AOI（area of interest），也叫兴趣面，与POI类似。POI用于标记一个点，而AOI用于标记一个区域。在腾讯地图APP中点击建筑物，会使用轮廓线将该建筑物包围，同时显示建筑物的相关信息，如：名称、地址、距离、电话等等。如下图所示：
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]。
2022年上半年，源自一个n线城市的三维城市可视化项目。但是建筑物数据是几乎是空白，问了几家公司费用数万，于是设计了geobuilding这款工具，解决了建筑物数据缺失的问题，保障了项目进度和交付任务。
文章：City3D: Large-Scale Building Reconstruction from Airborne LiDAR Point Clouds
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。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 。
只要是标准的POI搜索，就可以在高德地图上清晰地出现其轮廓线，此轮廓线就是我们接下来制作地图数据包的源材料。
不好不好，这可是限量版24k纯金足球纪念勋章挂坠的唯一存世照片，要是没了，就只能飞8个航班越过54座山丘穿越25000公里拿出我逆光也清晰的R213重新拍一张了……
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。
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。
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。
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, ...]
不知道你是否听说过这样一个游戏——《山海GO》，名字是不是有点眼熟？没错，和口袋妖怪GO类似，只不过，在这款游戏中收集的都是《山海经》中的鬼怪~ 就像这样：
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】。
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）。
建筑作为人类生活不可分割的一部分，在城市管理和城市分析领域至关重要。为了促进大规模城市规划应用，获取完整可靠的建筑数据势在必行。目前有一些公开产品可以提供大量建筑数据，如微软和开放街道地图。但在东亚地区，由于建筑物分布较为复杂，辅助数据匮乏，这些地区的建筑数据比较缺乏，阻碍了东亚地区的大规模应用。一些研究试图利用当地不完整的建筑足迹数据，通过回归模拟大规模的建筑分布信息。然而，对不准确建筑数据的依赖会带来累积误差，使这种模拟数据极不可靠，导致在东亚地区实现精确研究受到限制。因此，我们针对东亚地区建筑物的复杂性，提出了一个全面的大规模建筑物绘图框架，并在东亚 5 个国家的 2,897 个城市进行了建筑物足迹提取，获得了 281,093,433 栋建筑物的大量数据集。评估结果表明，我们的建筑产品是有效的，总体平均准确率为 89.63%，F1 得分为 82.55%。此外，与现有产品的比较进一步显示了我们的建筑数据的高质量和完整性。最后，我们对建筑数据进行了空间分析，揭示了其在支持城市相关研究方面的价值。本文数据可从http:// https://doi.org/10.5281/zenodo.8174931下载。
导读：哪些是在过去十年中对城市景观产生影响的VR-AR应用程序，以及未来几年可能出现的应用程序？
这个是通过《艺术绘》视频号看到的一个小短篇，莫奈大师的配色果真高级。于是小编有了这么一个想法：虽然我不会画画，但是我会画科研图啊！作为实力型搬运工，我把这配色搬到了公众号里，并且尝试使用这些配色加入到 R 可视化中。
原理：通过直接测量光传播的时间，确定物体的面型。发射脉冲信号，接受发射回的光，计算距离。
首先明确最终web三维智慧城市的形态，在最近的项目中，我们接触到了一个县级城市的web三维城市可视化。
室内空间最直观的定义是被墙面、地板面和屋顶面围合而成的有界空间。与室外空间相比，[ThingJS平台]的室内空间的三维可视化要求更加精细，如果不能很好地表达容易对用户造成误导！
详细的操作过程，将在后续推文中，以视频的方式给大家全面展示，借助Excel催化剂+local space viewer(免费绿色免安装，以下简称LSV)。打造出非同寻常的自定义制作效果。
在二维数组grid中，grid[i][j]代表位于某处的建筑物的高度。 我们被允许增加任何数量（不同建筑物的数量可能不同）的建筑物的高度。高度0也被认为是建筑物。 最后，从新数组的所有四个方向（即顶部，底部，左侧和右侧）观看的“天际线”必须与原始数组的天际线相同。 城市的天际线是从远处观看时，由所有建筑物形成的矩形的外部轮廓。 请看下面的例子。 建筑物高度可以增加的最大总和是多少？
伴随着时代科技的风口和数字化经济的发展，空间可视化在智慧城市、智慧社区、智慧楼宇、智慧工地、智慧园区等项目中的重要性日趋凸显。
终于该来的还是得来~ 插头DP入门学习! HDU 1693 Eat the Trees
Geobuilding是一款GIS数据生产工具，可以制作点线面、无缝地理网格、矢量建筑物含高度GIS数据、城市漫游规划设计。支持对已有数据的修改标注。可导出geojson shapefile osm svg格式
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
今天我们再给大家介绍一个优秀的地图可视化绘制包-R-tanaka包（用于绘制具有3d阴影效果的地图可视化作品），主要涉及的内容如下：
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。
开门见山，今天我们要模仿的数据可视化作品来自 「#TidyTuesday」 活动于2020年1月28日发布的「旧金山街道树木数据集」下的众多参赛作品中，由Philippe Massicotte创作的（如图1所示）非常受欢迎的 「Street trees of San Francisco」：
在二维数组grid中，grid[i][j]代表位于某处的建筑物的高度。 我们被允许增加任何数量（不同建筑物的数量可能不同）的建筑物的高度。 高度 0 也被认为是建筑物。
Lumion是一款专业的建筑可视化软件，它可以帮助建筑师、设计师和景观设计师将他们的想象变成现实。这个软件非常易学易用，即使你没有任何计算机编程或设计经验，也可以很快上手。在Lumion中，你可以用简单的鼠标操作来创建逼真的建筑场景，包括建筑物、道路、汽车、树木、草地、人物等等。
Navisworks 2019是由Autodesk公司开发的专业可视化建模解决方案。它可以将多个建模软件中的模型整合到一个单一模型中，让模型更加直观、清晰，方便用户进行建模、可视化、构建和协调等操作。
2D测量，顾名思义，是在两个方向的测量即x、y（行、列）方向，最常见是直线、圆、椭圆的相关几何参数测量，其测量流程与1D测量类似的。
作者通过引入datashader、geopandas 和 colorcet 等库，演示了如何处理和展示大规模数据，以及如何创建地理空间数据的可视化效果。
原题地址：https://leetcode-cn.com/problems/max-increase-to-keep-city-skyline/
不论是在科研中还是在工业领域，机器学习都是个热门话题，新的机器学习方法也层出不穷。机器学习发展迅速又很复杂。对初学者而言，紧跟其发展无疑十分困难，即便是对专家们来说也非易事。
首先，您将使用 ArcGIS Pro 来创建地图。您将启动一个工程，其中包含地图和完成地图所需的工具。然后，在线搜索威尼斯的数据并将其添加到地图。最后，使用导航工具和书签来浏览数据。
近几年，我国智慧城市建设步伐也不断加快，党中央和国务院也更加注重智慧园区的建设与发展，智慧园区建设与园区产业发展相结合，向着创新化、生态化发展，更加注重高新技术、绿色环保型等产业的发展，将管理创新与园区智能化相结合。
我们在关于轮廓的内容中看到了什么是凸面体。任何偏离这个凸包的物体都可以被认为是凸性缺陷。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 农作物的资产盘点与精准产量预测是实现农业精细化管理的核心环节。当前，我国正处于传统农业向现代农业的加速转型期，伴随着农业的转型升级，政府宏观决策、社会各界对农业数据的需求不断增加，现有农业统计信息的时效性与质量，已不足以为市场各主体的有效决策提供科学依据。在农作物资产盘点方面，传统的人工实地调查的方式速度慢、劳动强度大，数据采集质量受主观因素影响大，统计数据有较大的滞后性，亟待探索研究更高效准确度更高的农业调查统计技术。
ArUco是一个开源的小型的AR虚拟现实增强库，已经集成在OpenCV3.0以上的版本，它除了用于现实增强，还很用于实现一些机器视觉方面的应用。
在开源的地理空间信息数据可视化工具中，大部分都需要一定的编程基础和技巧才能使用。而今天要介绍的这款工具，不需要任何编程基础，即可实现地理空间数据的可视化，而且效果十分炫酷。
非常硬核的地图数据包，全程Excel催化剂护航，让普通业务背景的分析人员均可掌握的技术。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者：Aileen，姜范波 微信后台（非评论区）回复“画猫”获取相关原文论文。 说起人工智能，最经常被人提起的案例就是可以训练机器分辨图片哪些是猫那些是狗。这两天人工智能圈继续拿毛孩子们搞事情，火了一个叫做edges2cats的玩意儿。一个叫Christopher Hesse的人用大约2000张猫的图片和从这些图片自动产生的边缘线进行训练，做了一个网页版小应用：只要画出一个轮廓，人工智能就能自动根据你给出的轮廓画出喵星人来。作者本人亲自示范如下，是不是可爱炸了！？ 这个插件
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。
今天将分享产时超声检查挑战赛完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。
论文《Interactive Sketching of Urban Procedural Models 》：a) 用户简单勾画建筑物某个组件的轮廓 ；b）基于深度学习，系统找到匹配预定义的组件集（论文称为 Snippet Grammar ） ；c）用户从匹配到的组件集中挑选合适的组件 （系统转化为 Snippet Grammar 的形式）；d）系统合成用户的选项（组装 Snippet Grammar ），生成建筑 3D 模型……
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