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摘要：本发明属于城市风貌识别技术领域，公开了一种基于VR深度视觉感知的城市风貌要素识别方法及系统，使用多传感器设备实时采集城市环境的三维数据和影像数据；数据预处理，生成高质量的三维点云和全景图像；采用深度学习算法对预处理后的数据进行特征提取，识别城市风貌要素的特征，生成特征向量；利用训练好的深度神经网络模型对特征向量进行分类和识别，确定不同城市风貌要素的类别和位置；通过VR设备展示城市风貌的三维模型，用户可以在虚拟环境中进行交互和探索；对识别结果进行数据分析，生成城市风貌要素的统计报告和变化趋势。本发明解决了传统方法中存在的效率低、准确度不足和数据更新滞后等问题，具有广泛的应用前景和实际价值。
主权项：1.一种基于VR深度视觉感知的城市风貌要素识别方法，其特征在于，该方法具体包括：S1：数据采集，使用多传感器设备实时采集城市环境的三维数据和影像数据，并将这些数据传输到数据处理中心；S2：数据预处理，对采集到的三维数据和影像数据进行预处理，生成高质量的三维点云和全景图像；S3：特征提取，采用深度学习算法对预处理后的数据进行特征提取，识别城市风貌要素的特征，并生成特征向量；S4：要素识别，利用训练好的深度神经网络模型对特征向量进行分类和识别，确定不同城市风貌要素的类别和位置；S5：VR展示，将识别结果嵌入到VR环境中，通过VR设备展示城市风貌的三维模型，用户可以在虚拟环境中进行交互和探索；S6：数据分析与应用，对识别结果进行数据分析，生成城市风貌要素的统计报告和变化趋势，用于城市规划和风貌保护决策支持。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 哈尔滨工业大学 基于VR深度视觉感知的城市风貌要素识别方法及系统
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