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Ascender II, a Visual Framework for 3D Reconstruction

机译:Ascender II,用于3D重建的可视框架

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摘要

This paper presents interim results from an ongoing project on aerial image reconstruction. One important task in image interpretation is the process of understanding and identifying segments of an image. In this effort a knowledge based vision system is being presented, where the selection of IU algorithms and the fusion of information provided by them is combined in an efficient way. In our current work, the knowledge base and control mechanism (reasoning subsystem) are independent of the knowledge sources (visual subsystem). This gives the system the flexibility to add or change knowledge sources with only minor changes in the reasoning subsystem. The reasoning subsystem is implemented using a set of Bayesian networks forming a hierarchical structure which allows an incremental classification of a region given enough time. Experiments with an initial implementation of the system focusing primarily on building reconstruction on three different data sets are presented.
机译:本文介绍了正在进行的航空影像重建项目的中期结果。图像解释中的一项重要任务是理解和识别图像片段的过程。在这项工作中,提出了一种基于知识的视觉系统,其中IU算法的选择和由它们提供的信息的融合以有效的方式结合在一起。在我们当前的工作中,知识库和控制机制(推理子系统)独立于知识源(可视子系统)。这使系统能够灵活地添加或更改推理子系统中的知识资源,而只需进行少量更改。推理子系统使用一组形成分层结构的贝叶斯网络实现,该分层结构允许在给定足够的时间的情况下对区域进行增量分类。提出了以系统的初始实现为重点的实验,主要针对三个不同的数据集进行建筑物重建。

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