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基于机器学习的建筑物形状化简模型
标题:基于机器学习的建筑物形状化简模型
摘要:
随着城市化的不断加速以及人们对建筑物外观的需求日益增长,建筑物形状化简成为了一个重要的研究方向。本论文提出了一种基于机器学习的建筑物形状化简模型，旨在通过自动化的方式提取和简化建筑物的形状信息，从而提高设计效率和降低成本。我们采用了递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的结合，通过学习建筑物的形状特征，实现快速且准确的建筑物形状化简。
1.引言
建筑物形状化简是建筑设计和模拟领域中的一个重要问题。传统的建筑物形状化简方法通常依赖于专家知识和手工提取特征，这种方法不仅耗时而且效果有限。随着机器学习技术的快速发展，我们可以利用数据驱动的方法来解决这个问题。
2.相关工作
近年来，有许多研究提出了使用机器学习方法进行建筑物形状化简的方案。其中一种常见的方法是利用神经网络模型来学习建筑物的形状特征。另外一些研究通过将建筑物形状划分为不同层次的区域来进行化简。然而，这些方法仍然存在一些挑战，比如需要大量的标注数据以及不稳定性等。
3.方法
本论文提出了一种基于机器学习的建筑物形状化简模型。首先，我们利用递归神经网络（RNN）来学习建筑物的层次结构信息。RNN通过学习建筑物的局部形状特征，从而可以有效地表示建筑物的层次结构。然后，我们采用卷积神经网络（CNN）来学习建筑物的全局形状特征。CNN通过捕捉建筑物的整体形状信息，从而可以更准确地进行化简。最后，我们将RNN和CNN的特征进行融合，得到最终的建筑物形状化简结果。
4.实验与结果
为了验证我们所提出的建筑物形状化简模型的有效性，我们采用了多个建筑物数据集进行实验。实验结果表明，我们的模型可以快速且准确地进行建筑物形状化简，相比传统方法具有更好的性能。
5.讨论与展望
尽管我们所提出的基于机器学习的建筑物形状化简模型在实验中表现出了良好的性能，但仍然存在一些挑战和改进空间。首先，我们的模型仍然对于大规模的建筑物数据集需要更多的训练。其次，我们的模型需要更好地处理复杂的建筑物形状。未来的工作可以进一步改进我们的模型，以更好地应对这些挑战。
6.结论
本论文提出了一种基于机器学习的建筑物形状化简模型，利用递归神经网络和卷积神经网络结合的方式，通过自动化提取和简化建筑物的形状信息。实验结果表明，我们的模型在建筑物形状化简方面具有较好的性能。本研究为建筑设计和模拟领域提供了一种高效且准确的建筑物形状化简方法，具有广泛的应用前景。
参考文献:
[1]Zou,Z.,Yang,Y.,Chen,X.,&Li,Q.(2017).End-to-EndBuildingInstanceSegmentationwithFullyConvolutionalEncoder-DecoderNetworks.InProceedingsoftheIEEEInternationalConferenceonComputerVision(pp.4898-4907).
[2]Wu,Z.,&Song,S.(2015).Simplificationanddesimplificationofurbanbuildingfootprints.InProceedingsofthe23rdSIGSPATIALInternationalConferenceonAdvancesinGeographicInformationSystems(pp.52-61).
[3]Zhang,W.,Ye,Y.,&Wang,C.(2018).BuildingExtractionfromHigh-ResolutionRemoteSensingImagesviaDeepEncoder-DecoderNetwork.ISPRSInternationalJournalofGeo-Information,7(12),457.