中科星图GVE(案例)——AI实现道路提取分析
【摘要】 简介AI实现道路提取分析是指利用人工智能技术,通过对图像或地理数据的处理和分析,自动识别和提取道路信息。实现道路提取分析的关键步骤包括:1. 数据准备:收集或获取包含道路信息的图像或地理数据。2. 数据预处理:对数据进行预处理,如图像去噪、图像增强、地理数据格式转换等。3. 特征提取:利用机器学习技术,提取图像或地理数据中与道路相关的特征。4. 道路识别:使用机器学习算法对数据进行分类和判别...
简介
AI实现道路提取分析是指利用人工智能技术,通过对图像或地理数据的处理和分析,自动识别和提取道路信息。
实现道路提取分析的关键步骤包括:
1. 数据准备:收集或获取包含道路信息的图像或地理数据。
2. 数据预处理:对数据进行预处理,如图像去噪、图像增强、地理数据格式转换等。
3. 特征提取:利用机器学习技术,提取图像或地理数据中与道路相关的特征。
4. 道路识别:使用机器学习算法对数据进行分类和判别,识别出道路对象。
5. 道路提取:根据道路对象的位置和形状信息,将其从原始数据中提取出来。
6. 优化和后处理:对提取的道路结果进行优化和后处理,如去除小噪点或断裂部分。
7. 结果展示:将提取的道路结果可视化展示,如绘制道路线条或生成道路地图。
AI实现道路提取分析的具体方法和技术包括但不限于:深度学习、卷积神经网络(CNN)、图像分割、特征提取算法、空间分析算法等。
通过AI实现道路提取分析,可以大大缩短道路更新和管理的时间,提高道路规划和交通管理的效率,减少人工成本和错误率,对城市规划和交通管理具有重要意义。
函数
gve.Services.AI.roadExtraction(fromGridRes)
获取道路的geojson文件路径
方法参数
- fromGridRes( Image ImageCollection )
image实例
返回值: FeatureCollection
代码
结果
知识星球
机器学习
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