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零基础入门语义分割-地表建筑物识别Baseline

赛题背景 赛题以计算机视觉为背景,要求选手使用给定的航拍图像训练模型并完成地表建筑物识别任务。为更好的引导大家入门,我们为本赛题定制了学习方案和学习任务,具体包括语义分割的模型和具体的应用案例。 赛题描述及数据说明 遥感技术已成为获取地表覆盖信息最为行之有效的手段,遥感技术已经成功应用于地表覆盖检测、植被面积检测和建筑物检测任务。 本赛题使用航拍数据,需要参赛选手完成地表建筑物识别,将地表航拍图像素划分为有建筑物和无建筑物两类。 如下图,左边为原始航拍图,右边为对应的建筑物标注。 ? 赛题数据为航拍图,需要参赛选手识别图片中的地表建筑具体像素位置。 注意事项: 第一列为test图片名称,第二列为rle编码; 如测试集图没有识别出结果,也需要提交空字符串; 测试集图片顺序需要与test_sample_submit.csv保持一致; ?

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建筑物联动

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    新闻图片+人工智能算法,快速识别被淹没的建筑物

    大数据文摘编译作品 来源:techxplore.com 编译:Hippo 人工智能(AI)可以加快在大规模洪涝气象灾害下识别被淹没建筑物的过程,使紧急救援人员能够有效地指挥救助。 目前,来自日本东北大学(Tohoku University)的一个研究小组开发了一个机器学习(ML)模型,该模型主要使用新闻媒体照片,在灾难发生后24小时内实现被淹没的建筑物的准确识别。 首先,研究人员对新闻照片进行识别,根据照片中出现的地标和其他线索进行地理定位。 techxplore.com/tags/synthetic+aperture+radar/ 由于微波对湿表面和干表面的辐射不同,SAR图像可以用于区分水体,而支持向量机(SVM,一种机器学习技术)被用于对被洪水包围的建筑物或非洪涝区内的建筑物进行区分

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    利用AI识别城市建筑物特征,预测其面对地震等灾难时的风险

    美国国家科学基金会(NSF) NHERI SimCenter是加州大学伯克利分校自然灾害工程社区的计算建模和仿真中心,该机构的一个团队开发了一套名为BRAILS(大规模人工智能建筑识别)的工具,可以自动识别城市建筑的特征 它被设想为建筑师、工程师和规划专业人员更有效地规划、设计和管理建筑物和基础设施系统的工具。 SimCenter最近发布了BRAILS 2.0版本,其中包括预测更大范围建筑特征的模块。 这些特征包括居住类型(商业、独户或多户)、屋顶类型(平顶、山墙或斜顶)、基础立面、建造年份、楼层数以及建筑物是否有“软层”——土木工程术语,指具有很大开放空间底层的结构(如店面),这些结构在地震中更容易倒塌 该项目被称为“建筑防灾侦探”,它使公众能够识别建筑物的特定建筑特征,如屋顶、窗户和烟囱。这些标签将用于训练额外的特征提取模块。 他们展示了他们的神经网络可以生成一个区域内建筑物真实的空间分布,并描述了如何将其用于新泽西州五个沿海城市的大规模自然灾害风险管理。

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    实现红警式的建筑物拖拽生成特效

    上一节,我们完成了建筑物选择面板的创建,本节我们基于上一节工作的基础上,实现建筑物选择后,拖拽生成效果。 当用户把建筑物挪动空余的方格上,并点击鼠标后,建筑物就会出现在所点击的方格上,实际上建筑物不是鼠标点击后就一下子出现在方格上的,我们后面会实现建筑物构建的一个动态过程,通过一系列的动画转变过程,显示出建筑物建造要经历的若干个阶段 首先要做的,是在建筑物选择面板出现时,程序应该判断当前玩家具有的钱币和人口数量,根据这些资源情况来决定玩家可以选择哪种建筑物,如果资源不足的话,在选择面板上,对应的建筑物就不存在build按钮,这样用户就不能选择建筑对应建筑物 接下来我们看看建筑物拖拽生成的基本逻辑: 1, 用户在面板上点击要建筑物。 this.ghostBuilding.y = tileScreenCoord.y 如果此时方块上已经有了其他建筑物,那么我们就让建筑物图标红色高亮,表明当前方块不能放置建筑物: // 如果方块内已经被其他建筑物占据

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    高分辨率图像建筑物提取数据集制作

    # data:2020-01-04 # user:dean # desc:批量将json文件转为 label import os dir = r"I:\人工智能...

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    2022-01-14:离建筑物最近的距离。

    2022-01-14:离建筑物最近的距离。 你是个房地产开发商,想要选择一片空地 建一栋大楼。 你想把这栋大楼够造在一个距离周边设施都比较方便的地方,通过调研,你希望从它出发能在 最短的距离和 内抵达周边全部的建筑物。请你计算出这个最佳的选址到周边全部建筑物的 最短距离和。 给你一个由 0、1 和 2 组成的二维网格,其中: 0 代表你可以自由通过和选择建造的空地; 1 代表你无非通行的建筑物; 2 代表你无非通行的障碍物。 来自力扣317。

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    建筑物最近的距离(逆向BFS)*

    你想把这栋大楼够造在一个距离周边设施都比较方便的地方,通过调研,你希望从它出发能在 最短的距离和 内抵达周边全部的建筑物。 请你计算出这个最佳的选址到周边全部建筑物的 最短距离和。 给你一个由 0、1 和 2 组成的二维网格,其中: 0 代表你可以自由通过和选择建造的空地 1 代表你无法通行的建筑物 2 代表你无法通行的障碍物 示例: 输入:[[1,0,2,0,1],[0,0,0,0,0 0 - 2 - 0 - 1 | | | | | 0 - 0 - 0 - 0 - 0 | | | | | 0 - 0 - 1 - 0 - 0 输出:7 解析: 给定三个建筑物 注意: 题目数据保证至少存在一栋建筑物,如果无法按照上述规则返回建房地点,则请你返回 -1。 ,空地对每个建筑物的距离累积 vector<vector<int>> dir = {{1,0},{0,1},{0,-1},{-1,0}}; vector<vector<int>> build

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    中国典型城市建筑物实例数据集下载

    背景描述 建筑物轮廓信息是国家基础地理信息的重要组成部分。高精度建筑物轮廓自动提取往往依赖于大规模的建筑物标注样本。 为了丰富中国地区建筑物提取数据集,中国地质大学(武汉)方芳团队以高分辨率遥感影像为数据源,采用人工标注与交互式标注相结合的方式构建形成中国典型城市建筑物实例数据集。 数据说明 本数据集包含7260个影像区域样本,共63886栋建筑物,分布在北京、上海、深圳及武汉4个城市。 数据集由MS COCO 2017格式的标注文件及相应的建筑物掩膜二值图构成,可为研究高分辨率遥感影像的建筑物检测和提取提供基础数据。

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    百度地图之收索视野内的建筑物

    根据用户移动地图的位置,显示在视野范围内的建筑物,简单的思路是,添加地图监听,当地图移动结束之后,计算出当前屏幕四个角的GeoPoint,根据这4个点,通过mysql的spatial中的函数,完成在此范围内的建筑物的查询

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    宏伟壮丽的设计:GPU 运算技术如何改变建筑物外形样貌

    综合协和式超音速飞机的吸睛线条、雪梨歌剧院的高耸空间,以及鸟巢错综复杂的结构,这正是描述建筑师 Daghan Cam 改写建筑样貌之作品的语汇。 Daghan ...

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    vue+webpack实现精美游戏设计:实现建筑物的渐变生成效果

    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。 当用户点击后,建筑物开始形态如上图,经过大概几秒后,建筑物形态变成下面的样子: ? 然后再经过几秒,建筑物变成他本来的模样: ? 接下来我们看看如何实现这种效果。 currentStep用来表明当前建筑物处于哪个阶段,由于建筑物在形成最终形态前要经过两个阶段,因此一开始时,我们就让建筑物处于第一个阶段。 同时我们设定一个变量buildTime,用来计算建筑物建筑所经历的时间,依靠这个时间代码能切换建筑物所处的不同形态。 stepsSecond数组里的数值进行比较,如果差值超过了数组第一个值,那么建筑物进入第二阶段,页面上展示的就是建筑物处于第二阶段的图片,如果时间差值超过了数组第二个值,那表明建筑物进入到了最终完成阶段

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    视频识别 动作识别 实时异常行为识别 等所有行为识别

    大家好,我是cv君,很多大创,比赛,项目,工程,科研,学术的炼丹术士问我上述这些识别,该怎么做,怎么选择框架,今天可以和大家分析一下一些方案: 用单帧目标检测做的话,前后语义相关性很差(也有优化版), 当然可以通过后处理判断下巴是否过框,效果是不够人工智能的),高抬腿计数,目标检测是无法计数的,判断人物的球类运动,目标检测是有很大的误检的:第一种使用球检测,误检很大,第二种使用打球手势检测,遇到人物遮挡球类,就无法识别目标 开始 目前以手势和运动识别为例子,因为cv君没什么数据哈哈 项目演示: 本人做的没转gif,所以大家可以看看其他的演示效果图,跟我的是几乎一样的~ 只是训练数据不同 ​ ​ ​ ​ 一、 基本过程和思想

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    智能识别方面主要进展 | 语音识别、OCR识别、图像识别、生物识别…… | 智能改变生活

    识别与分类技术可应用于图像识别、医疗诊断、生物识别、信号识别和预测、雷达信号识别、经济分析,以及在智能交通管理、机动车检测、停车场管理等场合的车牌识别等很广泛的领域。 语音识别:语音识别行业现在似乎维持着最大的平衡,因为国内外各家的引擎识别率都基本在同一个水平线上,差不多达到了当前语音识别技术的极限,彼此之间差距不是那么明显。 国内著名的车牌识别产品主要有中科院自动化研究所汉王公司的汉王眼、北京文通科技有限公司的文通车牌识别系统等。 ? 虹膜识别:现代信息社会对精准识别的需求,呼唤更加不可替代的生物体特征,虹膜识别应运而生。 目前主要应用有证件识别、银行卡识别、名片识别、文档识别、车牌识别等。 ? 唇语识别:相较于前文提到的语音识别、车牌识别、人脸识别等难度更大,其很大程度上取决于语言的语境和对其的了解,而这些都只通过视觉来呈现的。

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    图片识别,人脸识别,植物识别,花卉识别,签到小程序,借助百度AI智能识别功能实现图片识别,人脸识别小程序

    一,人脸签到效果图 我们做人脸识别签到,其实就是要拿识别的人脸和数据库里的人脸对比,相识度大于一定的值,就可以判定成功。 三,接入人脸识别 3-1,官方文档 我们在自己的小程序里接入人脸识别,就必须去看百度官方的技术文档。 看日志可以知道我们的相识度是98.295%,所以这里就可以认定为签到成功 五,图片识别 我们图片识别其实和上面的人脸识别操作步骤差不多的,依然也是先开通图片识别功能。 5,图片识别 我们做图片识别依然是先拍照,然后上传到百度进行图片识别 我先看下识别结果的格式如下: 我这里把代码全部贴出来给到大家 5-5-1,wxml代码 <view style="width: 100% 六,植物花卉<em>识别</em> 我们上面既然用了图片<em>识别</em>,其实还可以深入的做下植物和花卉<em>识别</em>。 我们这里用的是百度的植物<em>识别</em>api 6-1,拍照<em>识别</em> 先看效果图 可以看出,我们拍照后,就可以<em>识别</em>出来是什么花。

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    【场景文字识别】场景文字识别

    场景文字识别是在图像背景复杂、分辨率低下、字体多样、分布随意等情况下,将图像信息转化为文字序列的过程,可认为是一种特别的翻译过程:将图像输入翻译为自然语言输出。 场景图像文字识别技术的发展也促进了一些新型应用的产生,如通过自动识别路牌中的文字帮助街景应用获取更加准确的地址信息等。 在场景文字识别任务中,我们介绍如何将基于CNN的图像特征提取和基于RNN的序列翻译技术结合,免除人工定义特征,避免字符分割,使用自动学习到的图像特征,完成端到端地无约束字符定位和识别。 本例将演示如何用 PaddlePaddle 完成 场景文字识别 (STR, Scene Text Recognition) 。 任务如下图所示,给定一张场景图片,STR 需要从中识别出对应的文字"keep"。 ? 图 1. 输入数据示例 "keep" |2.

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    航拍+AI识别,法国发现2w+未上税私人游泳池,可征税1000万欧元

    显然,探测从建筑物中伸出的隐藏的扩建部分,或者是附属的建筑物更加困难,而且软件无法将它们与帐篷或防水布等不需要被征税的物体区分开来。 事实上,无人机航拍+AI识别,早已在许多领域大放异彩。 识别违章建筑物/非法建筑 这一点就跟法国政府开发的供能有点像了,无人机可以方便快捷地获取超高分辨率影像,利用变化检测技术可以进行快速违章建筑物检这测,精准定位违章建筑物,还可以实地取证。 野生动物识别和数量统计 在野生动物聚集地和保护区,利用无人机进行航拍,通过深度学习算法对采集的照片和视频进行分析识别,可以做到对野生动物的识别和数量统计,这不仅省下了野生动物保护组织的时间和精力,对野生动物的干扰也更小 森林防火监测 最近重庆的森林大火终于被扑灭了,其实在森林防火领域,无人机航拍+AI识别是一个非常好的检测方式,基于火焰识别、烟雾识别的AI模型,可以从航拍照片和视频中及时找到火灾的苗头,方便及时消灭森林大火的苗头

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    python屏幕文字识别_python 图片文字识别 可截图识别

    “”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “true” “”” 带参数调用通用文字识别 “”” options = {} options[“detect_direction”] = “true” options[“probability”] = “false” “”” 带参数调用通用文字识别 +’********’*2+’\n’) print(‘截屏识别填1,图片识别填2:’) pd=input(”) if pd==’2′: print(‘***************请将图片放置本目录下*

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    VUE+WebPack前端游戏设计:实现外星人攻击建筑物时的冒烟效果

    玩过红警或是星际的玩家都知道,当子弹或对手攻击建筑物时,建筑物会产生冒烟效果,并且逐步变形,当攻击足够大后,建筑物会爆炸毁灭,这种动态特效极大的增强了游戏的视觉观赏性和娱乐性,本节我们就实现外星人与玩家的道具碰撞时所产生的冒烟效果 当建筑物受到攻击时,它要掉血,一旦掉血过多就得从页面上被抹除,实现代码如下: buildingDamage (building, damage) { var realDamage = ,传入的参数damage是外星人的攻击力,sheild对应的是建筑物的抵抗力,如果攻击力大于抵抗力,那么建筑物就会收到打击,于是hp的值就会减少,一旦该值减少到小于0后,建筑物就会被从页面上清除。 建筑物在拖动到页面上时,会根据它所在的行和列将建筑物对应的对象记录在数组buildingMap里,这个数组在后面会用来判断建筑物和外星人是否产生碰撞,当建筑物从页面上消除时,数组对应的位置设置成undefined ,然后建筑物从板块图层对象中删除掉。

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      文字识别(OCR)基于腾讯优图实验室世界领先的深度学习技术,将图片上的文字内容,智能识别成为可编辑的文本。OCR 支持身份证、名片等卡证类和票据类的印刷体识别,也支持运单等手写体识别,支持提供定制化服务,可以有效地代替人工录入信息。

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