本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第三部分——获取阿姆斯特丹高质量街景图像的上篇，主要讲了如何获取利用谷歌街景地图自动化获取用于深度学习的阿姆斯特丹的高质量街景图像，此数据集将用于进行建筑年代的模型训练[1]。
城市的天际线是从远处观看该城市中所有建筑物形成的轮廓的外部轮廓。给你所有建筑物的位置和高度，请返回由这些建筑物形成的 天际线 。
本文为《通过深度学习了解建筑年代和风格》论文复现的第二篇——下载和预处理建筑足迹数据集，主要是下载研究区域的建筑风格和建筑年代数据，然后提取163210条阿姆斯特丹的建筑足迹数据，用于后续获取街景图像。
该数据集包括美国 50 个州 124,885,597 个计算机生成的建筑物覆盖区，并且该数据可以免费下载和使用。
大家好，我是小魔龙，Unity3D软件工程师，VR、AR，虚拟仿真方向，不定时更新软件开发技巧，生活感悟，觉得有用记得一键三连哦。
城市的天际线是从远处观看该城市中所有建筑物形成的轮廓的外部轮廓。 现在，假设您获得了城市风光照片（图A）上显示的所有建筑物的位置和高度，请编写一个程序以输出由这些建筑物形成的天际线（图B）。
近年来，随着我国“数字城市”向“智慧城市”的不断转型升级，以二维矢量数据为主的 GIS 应用已经难以满足当前的需求，一种所见即所得、更加直观的城市三维实景模型逐渐成为大众热衷的表达方式。
标题：Real-Time Multi-SLAM System for Agent Localization and 3D Mapping in Dynamic Scenarios
在成像的上下文中的样式迁移是指将一个图像的“样式”迁移到另一个图像的过程，同时保持第二图像的“内容”。
2021-08-06：天际线问题。城市的天际线是从远处观看该城市中所有建筑物形成的轮廓的外部轮廓。给你所有建筑物的位置和高度，请返回由这些建筑物形成的 天际线 。每个建筑物的几何信息由数组 buildings 表示，其中三元组 buildingsi = lefti, righti, heighti 表示：lefti 是第 i 座建筑物左边缘的 x 坐标。righti 是第 i 座建筑物右边缘的 x 坐标。heighti 是第 i 座建筑物的高度。天际线 应该表示为由 “关键点” 组成的列表，格式 [x1,y1,x2,y2,...] ，并按 x 坐标 进行 排序 。关键点是水平线段的左端点。列表中最后一个点是最右侧建筑物的终点，y 坐标始终为 0 ，仅用于标记天际线的终点。此外，任何两个相邻建筑物之间的地面都应被视为天际线轮廓的一部分。注意：输出天际线中不得有连续的相同高度的水平线。例如 [...2 3, 4 5, 7 5, 11 5, 12 7...] 是不正确的答案；三条高度为 5 的线应该在最终输出中合并为一个：[...2 3, 4 5, 12 7, ...]
在机器学习的众多子领域中，聚类算法一直占据着不可忽视的地位。它们无需预先标注的数据，就能将数据集分组，组内元素相似度高，组间差异大。这种无监督学习的能力，使得聚类算法成为探索未知数据的有力工具。DBSCAN（Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise）是这一领域的杰出代表，它以其独特的密度定义和能力，处理有噪声的复杂数据集，揭示了数据中潜藏的自然结构。
ArcGIS Pro 近期更新了三个非常好的教程，每个都展示了 ArcGIS Pro 强大的地理信息系统（GIS）功能。下面是这些教程的介绍，它们不仅各具特色，还非常实用。
当你去你朋友公司拜访时，走到大厦门口，智能大厦会说：“我知道你是来拜访38楼的朋友。我已经通知你的朋友，你到了。不过他告诉我，现在在开会，要我带你去另一个会议室先等等，请跟我来。一个自动的指南出现在我面前， 并根据我的照片进行个性化设置。“由于现在有公开活动，我们比平常忙了一些。为避免这种情况，并在您访问期间为您提供最佳的空气质量，我将带您通过位于东边的电梯参加会议。沿途您需要茶点吗？”
在数据处理方面，FME的优势我在不同场合强调过多次。针对我日常中的数据处理+分析，FME简直完美。所以本次的学区分析，依然是使用FME作为主力工具。
上一节，我们实现了选取建筑物后，建筑物以半透明特效跟随鼠标移动的效果。这一节，我们要实现的是，当用户点击鼠标，将建筑物投放到指定区域后。建筑物的生成不能一撮而就，而是有要像红警或是星际那样，建筑物在最
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】2019年一场大火烧毁了巴黎圣母院，至今还未开放。今天，英国科学家创建了一个以蜜蜂为灵感的3D打印无人机舰队，或许在未来重建中能够有所帮助。 3年前，一场大火摧毁了无数人心中的圣地——巴黎圣母院。 那场大火整整烧了14个小时，教堂塔尖在大火中轰然倒塌，如今修复仍在继续。 目前，围绕如何修复、怎样重建其倒塌的尖塔，也一直争议不断。 这个3D打印无人机说不定会帮上一点忙。 今天，伦敦帝国理工学院和欧洲空间局(Empa)研究人员创建了一个以蜜蜂为灵感的
今天分享一个LeetCode题，题号是218，标题是天际线问题，题目标签是线段树和Line Sweep [ 扫描线算法 ] ，题目难度是困难。最近新学了Go语言，来尝试一下效果，同时后面也贴出了Java代码【线段树和线扫描】。
据外媒Venturebeat报道，Nvidia正在加利福尼亚州圣克拉拉市建设其新总部，整幢大楼的外观呈三角形状，建成后这里将成为该公司的核心。这座造价3.7亿美金的建筑反映了硅谷的发展趋势，最成功的科
请注意，本文编写于 1141 天前，最后修改于 1141 天前，其中某些信息可能已经过时。
全球建筑物提取数据集（免费下载）：微软/GlobalMLBuildingFootprints_此星光明2021年博客之星云计算Top3的博客-CSDN博客_建筑物提取数据集
先从 QGIS 中下载了苏州市部分主城区的天地图图像，参考系为3857，空间分辨率为0.5米，共1.6G。
最近因为有些重要工作需要处理，系列文章因此搁置，月底时间稍微充裕，我们继续上一次的主题，聊一聊3D几何语义中的边界属性，感兴趣的同学可以回顾一下上一篇分享。
编译 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文是机器学习实战项目演连系列第一篇，主要介绍了数据清洗与EDA两个部分。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将
选自：IEEE Spectrum 作者：Evan Ackerman 参与：微胖 MIT 媒体实验室的研究人员在最新一期《科学·机器人》上发表的论文指出，传统建造技术打造的建筑不仅危险，建造过程缓慢，而且属于能耗密集型产业。如此看来，这个行业很适合机器人来颠覆，对吧？ 这篇论文介绍了一种数字化建筑平台（Digital Construction Platform ，DCP）：一种自动化建筑系统，可以根据定制要求现场搭建出建筑物。易言之，就是一款利用增材建造技术来建造大型建筑的机器人手臂，不过这支手臂更安全，搭建
全国城市受各自的地理位置、日照标准和地区规范的影响，其城市开发密度呈现出一定的差异性和区域相似性。我们借助小库人工智能设计云平台的计算能力和AI评估体系，尝试在更大的范围内，对现行的城市规范进行系统性的研究。此次研究选取全国245个地级市，为了更大的普适性，我们排除周边环境和地形影响，专注在只有城市间距规范和日照规范限定下，城市住宅的密度指数和视野。
随着高层建筑的不断发展，建筑物的结构更加复杂，对于建筑的安全性能要求也越来越高。其中，建筑的地基工程是高层建筑结构安全的基础保障，而振弦采集仪可以为地基工程提供精确的监测数据，保障建筑的安全性。
GEOlayers 3是一款AE地图绘制插件，适用于ae的世界地图任意位置路径展示动画插件，可以直接在AE中绘制各种效果的地图，包括地图国家，街道等，默认包含14种地图样式。对于制作地图定位，路线路径展示有非常不错的效果。
Facades数据集是一个用于图像分割任务的数据集，其中包含了建筑物外墙的图像和相应的二值分割图像。该数据集旨在帮助研究人员和开发者进行建筑物分割相关的算法研究和模型训练。
本文介绍基于无人机影像建模完成后的结果，利用ArcMap软件进行空间选址分析，从而实现空间三维模型应用的方法。
随着城市建筑密度越来越大，建筑物的日照规范也被纳入城市规划的指标之中，一方面要衡量现有建筑是否符合规范，另一方面又要对未来城市规划提供参考依据。应用GIS空间分析方法可以方便的找出不符合建筑日照规范的建筑。
场景描述：近年来，算法在各行各业发挥作用，它也正在悄然改变建筑业。人工智能算法为设计师们带来了更多可能，为我们带来更多更惊艳、更合理的设计。
在《用于Power BI的SVG省市地图(带数据标签，含下载）》这篇文章，我比较了Power BI不同类型着色地图的优劣势，最后推荐SVG的方式。本文对不同层级的SVG地图进行操作要点说明。
文章：City3D: Large-Scale Building Reconstruction from Airborne LiDAR Point Clouds
城市白模数据是数字孪生城市重要的基础数据组成部分。不少做数字孪生的开发者经常因为没有建筑物数据而困惑，下面列觉了四种获取建筑物白模数据的方法。
有兴趣成为获得LEED认证的建筑物以获得更好的性能和环境效益吗？您可以使用物联网来帮助您实现目标。
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算法的重要性，我就不多说了吧，想去大厂，就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以，为了提高大家的算法能力，这个公众号后续每天带大家做一道算法题，题目就从LeetCode上面选 ！
我们到底应该怎么学会、灵活使用机器学习的方法？技术宅做过小小的调研，许多同学会选择一本机器学习的书籍，或是一门机器学习的课程来系统性地学习。而在学完书本、课程后，并不清楚如何将这些理论、技术应用到实际的项目流程中。
现在随着数字孪生如火如荼的发展，各地都在建设智慧城市、数字城市、数字乡村、数字园区等等，所有这些数字可视化的基础都离不开建筑物。目前网上开放的建筑物数据最火的当属”77个建筑物轮廓矢量图“，我也下载了一份。
据《迈阿密先驱报》报道，48小时后，仍有159 人下落不明。救援人员小心翼翼地清除倒塌碎片，争分夺秒地寻找那些仍被困在一片缠结瓦砾中的幸存者。
是否可以通过将激光雷达与摄影测量技术相结合来提高点云的精度和密度？激光雷达数据可以穿透树木并测量阴影区域，以生成非常精确的点云。被动成像相机可导出更详细的 3D 模型，并使用多光谱信息对点云进行编码，从而实现有用的彩色点云分类。如果有可能合并这些技术呢？中性密度滤镜会对点云颜色产生什么影响？本文更详细地探讨了定量和定性点云增强。
在建筑设计实践中，设计通常会产生一份结果。也有一些例外，例如排房，其中一个设计会建造很多次，但大多数建筑物都只有一座。在描述结果时，架构这个术语通常意味着一类设计，以其最显著的特征为代表（例如飞拱）。这个术语适用于这个抽象类，尽管架构师必须在建筑团队接管之前将建筑描述到非常精细的程度。
（温馨提示：本系列知识是循序渐进的，推荐第一次阅读的同学从第一章看起，链接在文章底部）
---- 新智元报道 编辑：袁榭 拉燕 【新智元导读】从自动识别街牌、到自动删除诈骗信息，谷歌地图这个项目现在越发依赖于机器学习的工具。 遏制不良网络动态的未来，掌握在机器学习的手中。 在搜索业巨擘谷歌的手中，机器学习工具在2021年通过监管谷歌地图上的违规行为，得到了真正的锻炼。 谷歌地图团队表示：「我们的团队致力于让真人用户在地图上发布的内容尽量可靠，并基于现实世界的亲身体验。这项工作有助于保护企业免受欺凌和诈骗，并确保评论对用户有帮助。这个内容政策旨在防止我们的平台上出现误导性、虚假性和辱
导航地图近十年已经发生了翻天覆地的变化。上世纪90年代，我们还在用纸质地图寻找目的地。而现在基本只需要服从Siri或她的谷歌竞争对手的导航指令。 “地面真相”（Ground Trut）算法和街景服务 不过这些导航指令背后隐藏着大多数人无法想象的众多数据。目前由于谷歌已经获得了极其庞大的地图数据，他们开始采用大数据方法，或谷歌称之为“地面真相”的算法和细致的人工努力相结合的方法，为用户提供更详尽的地图信息。该项目于2008年推出，但它一直处于保密状态，直到几年前才公开。它持续增长，现已覆盖51个国家。这一算法
我很想知道我这一年究竟在掘金写了多少篇文章，每篇文章多少赞。但掘金没有提供以年为单位的接口。不得已呢，我只好使用文章列表接口去遍历，一旦发现创建时间早于2021年1月1日 0时0分0秒的文章则结束遍历，以此来获得今年我发布的全部文章。
上一节，我们完成了建筑物的动态生成效果。在三种建筑物中，有一种建筑物，也就是商店，一旦它生成后，能产生一种特殊效果，那就是有一个钻石精灵会动态的漂浮在它下方，一旦用户点击后，玩家的钻石数量可以相应增加
美国建筑物数据集 国土安全部、FIMA、联邦紧急事务管理局的响应地理空间办公室、橡树岭国家实验室和美国地质调查局合作，建立和维护全国第一个大于450平方英尺的所有结构的清单，用于洪水保险缓解、应急准备和响应。为了创建建筑轮廓清单，联邦紧急事务管理局与国土安全部的科学和技术部门合作，与橡树岭国家实验室（ORNL）合作，通过商业上可用的卫星图像提取轮廓。你可以在这里下载这些数据集，或者使用这个链接来探索它们
雷电直接击在露天的摄像机上造成设备损坏。摄像机立杆没有任何保护，基本每次雷击都会被损坏。有部分室外立杆上安装避雷针，直接使用立杆杆体作为引下线，在引雷过程中，竿体上传导的雷电流通过与摄像机外壳的导体连接，仍然会对摄像机造成损害。
在无监督分类中，它首先根据像素的属性将像素分组为“簇”。然后，使用土地覆盖类别对每个聚类进行分类。
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