基于UNet的半自动化的倾斜摄影实景模型建筑物单体化方法、系统、设备和存储介质

摘要

本发明揭露一种基于UNet的半自动化的倾斜摄影实景模型建筑物单体化方法、系统、设备和存储介质，方法包括如下步骤：用UNet模型对正射影像进行分割，得到建筑物轮廓；将建筑物轮廓叠加到三维实景模型中；以建筑物轮廓作边界从三维实景模型中分离出对应建筑物的独立模型。本发明由于采用了UNet模型，实现了半自动化建筑物单体化建模，建筑物单体化的效率更高；同时，基于UNet模型深度学习的图像分割任务，只要参数设置得当，就可以自主地学习到数据中的各种浅层、深层特征，非常容易扩展到道路、水体、植被等其他地物类型的识别上，具有高精度、高效率和识别广等优点。