基于深度学习的车辆检测与消除方法在倾斜摄影自动三维建模中的应用

资 源 简 介

基于深度学习的车辆检测与消除方法在倾斜摄影自动三维建模中的应用

详 情 说 明

随着倾斜摄影技术的快速发展，自动三维建模在城市规划、智慧交通等领域得到广泛应用。然而，动态车辆目标在三维重建过程中会产生拖影和模型变形，影响建模精度。本文探讨如何利用深度学习技术解决这一问题。

技术背景 倾斜摄影通过多角度拍摄获取地表信息，但移动车辆会导致三维点云出现"鬼影"。传统方法依赖人工标注或简单滤波，效率低且难以应对复杂场景。

核心方案 两阶段检测框架 采用改进的Faster R-CNN网络，在无人机影像上实现车辆精确定位。针对小目标优化特征金字塔结构，提升低空拍摄时的检测率。

时空一致性消除 结合多视几何约束与光流追踪，区分真实静态地物与动态车辆。通过多时相影像分析，建立车辆运动轨迹预测模型。

空洞修复技术 利用生成对抗网络(GAN)对车辆消除区域进行语义修复，保持路面纹理连续性。引入注意力机制强化车道线等关键特征的还原效果。

应用价值 该方法使自动化建模效率提升40%以上，特别适用于高频率更新的城市数字孪生场景。未来可扩展至行人等动态目标的处理，推动实景三维建模从"静态还原"向"动态感知"演进。