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题名实景三维模型纹理的敏感目标自动识别与脱密方法
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作者
徐海燕
郭为人
李德民
郝君
徐刚
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机构
浙江安防职业技术学院
温州市地理空间信息技术研究院
温州市自然资源和规划信息中心
温州市天空地态势感知应用技术协同创新中心
温州市自然灾害遥感监测预警重点实验室
温州市未来城市研究院
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出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2023年第12期153-158,共6页
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基金
温州市基础性科研项目(S20210017)
浙江省自然资源厅2021年度科技项目(2021-34)。
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文摘
实景三维是国家新型基础设施的重要组成部分,在各行业具有广泛的应用。如何在安全的前提下促进三维数据最大程度的共享已成为实景三维应用的迫切需要。针对实景三维纹理中存在涉密敏感目标问题,传统依赖人工检索敏感目标并通过图像编辑工具处理的脱密方法效率低,本文提出一种结合深度学习的纹理影像敏感目标自动识别与脱密方法。首先通过秘密点POI检索包含秘密目标的三维模型及对应的纹理影像;然后基于YOLOv5s网络模型自动识别纹理影像中的敏感目标,并利用GrabCut有效提取目标;最后基于多尺度的Patch match对纹理影像块进行修复。试验表明,本文方法目标识别准确率为95.3%,与人工处理相比全流程用时缩短40%以上,有效提取并去除纹理影像中的敏感目标,实现了快速脱密,促进了实景三维模型数据的安全共享。
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关键词
实景三维
纹理脱密
目标识别
纹理修复
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Keywords
real scene 3D
texture decryption
target recognition
texture repair
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分类号
P237
[天文地球—摄影测量与遥感]
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