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建筑物窗户检测在三维数字城市模型构建中具有重要意义,针对图像处理技术方法检测器通用性低和传统机器学习方法检测器设计困难的问题,提出一种基于深度学习算法YOLOv3(You Only Look Once)的建筑物窗户检测方法。首先在类别判断和边框预测中加入浅层网络提取的特征,再将其与深层网络特征融合,构建增强YOLOv3网络,实现多尺度检测,提高建筑物窗户检测任务的准确性。实验表明,增强YOLOv3算法能够实现对建筑物表面窗户的有效检测,并提高了窗户检测的准确率和召回率。