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建筑物
轮廓矢量数据整理
建筑物
轮廓矢量数据是一种描述
建筑物
边界形状、面积和高度等信息的二维矢量数据。这些数据通常在地理信息系统(GIS)和数字地图制作中使用,可以用于
建筑物
高程分析、视域分析和规划分析等方面。
建筑物
轮廓采用SHP数据,包括了全国主要的77个大城市,属性表里有高度字段,WGS84坐标系,可用于城市建模。 直辖市:北京、上海、天津、重庆 广东省:广州、深圳、东莞、佛山、珠海、惠州、江门、汕头、中山 江苏省:南京、无锡、苏州、常州、南通、泰州、徐州、扬州、镇江 山东:济南、青岛、烟台、威海、潍坊、临沂、泰安、枣庄 浙江:杭州、宁波、温州、嘉兴、金华、绍兴、台州 河北省:石家庄、唐山、秦皇岛、保定、沧州、廊坊 辽宁省:沈阳、大连、盘锦 福建省:福州、厦门、泉州 内蒙古省:呼和浩特、包头 海南省:海口、三亚 四川省:成都、广元 吉林省:长春、吉林 广西省:南宁、桂林 安徽省:合肥、芜湖 河南省:郑州、洛阳 贵州省:贵阳 黑龙江省:哈尔滨 云南省:昆明 甘肃:兰州 江西:南昌 山西:太原 陕西:西安 新疆:乌鲁木齐 西藏:拉萨 湖北:武汉 宁夏:银川 湖南:长沙 特别行政区:香港、澳门
2024-09-14 16:31:59
790.27MB
数据集
数据分析
1
上海市
建筑物
轮廓数据(shapefile)
【标题】:“上海市
建筑物
轮廓数据(shapefile)” 在GIS(地理信息系统)领域,
建筑物
轮廓数据是极其重要的组成部分,它们提供了城市空间结构的详细信息。本资源提供的“上海市
建筑物
轮廓数据”是一个专为地理分析和深度学习设计的shapefile文件。Shapefile是一种流行的矢量数据格式,由Esri公司开发,广泛应用于地理空间数据存储和交换。 【描述】:“该资源是杭州市
建筑物
轮廓数据,采用shapefile格式进行标注,适合进行深度学习样本资源的选择。” 这里可能存在一个小的误解,描述中提到的是“杭州市”,而标题是“上海市”。假设描述中的“杭州市”是笔误,应为“上海市”,则这组数据集包含了上海市的
建筑物
几何形状、位置和可能的相关属性。Shapefile的标注通常包括多个组成部分,如.shp(几何数据),.dbf(属性数据),.shx(索引文件)等。这些数据可以用于深度学习模型的训练,比如在图像分割、目标检测或语义理解任务中,
建筑物
轮廓可以作为关键特征。 在深度学习中,
建筑物
轮廓数据可以被转化为像素级别的标注,帮助模型学习区分不同的
建筑物
和非
建筑物
区域。这样的数据对于遥感影像分析、城市规划、灾害风险评估等应用具有巨大价值。通过选择合适的数据集,可以提高模型的准确性和泛化能力。 【标签】:“
建筑物
轮廓 上海” 这两个标签明确了数据的核心内容。"
建筑物
轮廓"是指数据包含的是
建筑物
的边界和形状信息,而"上海"则指明了数据覆盖的地理位置是中国的上海市。这为使用者提供了关键的上下文信息,帮助他们了解数据的适用范围和潜在用途。 这个“上海市
建筑物
轮廓数据”shapefile是GIS和机器学习专家的重要资源,可以用于城市规划研究、环境影响评估、交通网络分析以及各种基于位置的应用。通过深入理解和处理这些数据,我们可以揭示城市的结构模式,辅助决策者制定更加科学的城市发展策略。同时,对于AI开发者而言,这是一个宝贵的训练和测试数据集,有助于提升深度学习模型在识别和理解城市空间特征方面的性能。
2024-08-28 14:33:00
35.59MB
建筑物轮廓
1
建筑物
外墙缺陷数据集(开裂,鼓包,脱皮)
在IT行业中,深度学习是一种强大的人工智能分支,它模拟人类大脑的工作方式来解析和理解大量数据。这个特定的数据集,名为“
建筑物
外墙缺陷数据集(开裂,鼓包,脱皮)”,是为训练深度学习模型而设计的,目标是识别和检测
建筑物
外墙的常见问题,如开裂、鼓包和脱皮。这些缺陷可能对建筑结构的安全性和持久性造成重大影响,因此及时发现并修复至关重要。 数据集是机器学习和深度学习的基础,它由一系列标记的实例组成,这些实例代表了我们想要模型学习的类别。在这个案例中,数据集包含图像数据,这些图像显示了各种外墙缺陷,如开裂的纹理、鼓起的部分以及剥落的涂层。这些图像经过精心挑选和标记,以便模型可以学习区分不同类型的缺陷。 深度学习模型,特别是卷积神经网络(CNN),在图像识别任务上表现出色。CNN通过学习特征来识别图像,例如边缘、形状和颜色,然后将这些特征组合起来以识别更复杂的模式。对于外墙缺陷检测,模型需要学会区分细微的视觉差异,比如裂缝的宽度、鼓包的大小或脱皮的程度。 为了构建这样的模型,我们需要首先进行数据预处理,包括调整图像大小、归一化像素值和可能的增强操作,如翻转、旋转或裁剪,以增加模型的泛化能力。然后,我们将数据集分为训练集、验证集和测试集,用于模型的训练、参数调整和性能评估。 在训练过程中,模型会尝试最小化损失函数,通常采用交叉熵损失,以优化权重和偏差。常用的优化器有随机梯度下降(SGD)、Adam等,它们负责更新模型参数以提高预测准确性。随着训练的进行,模型会逐渐学习到缺陷的特征,并在新的图像上进行预测。 训练完成后,我们可以使用测试集来评估模型的性能。常用的评估指标包括精度、召回率、F1分数和混淆矩阵。如果模型在测试集上的表现令人满意,就可以将其部署到实际环境中,用于实时检测
建筑物
外墙的缺陷。 在实践中,我们可能还需要考虑其他因素,比如如何将模型集成到现有的建筑维护系统中,如何处理新类型的缺陷,以及如何保证模型在不同光照、角度和天气条件下的鲁棒性。此外,数据集的多样性和平衡性也非常重要,因为不足或偏斜的数据可能导致模型过拟合或欠拟合,从而影响其在真实世界应用中的效果。 这个“
建筑物
外墙缺陷数据集”为我们提供了一个宝贵的资源,可以用来训练深度学习模型以解决实际的工程问题。通过有效的数据处理、模型选择和训练,我们可以构建出一个能够自动检测外墙缺陷的智能系统,为建筑维护带来更高的效率和安全性。
2024-07-17 16:35:47
79.5MB
数据集
深度学习
缺陷检测
1
WHU
建筑物
实例分割数据集(已转为标准coco格式)
WHU
建筑物
实例分割数据集(已转为标准coco格式) 规模:7152张图像,20万栋
建筑物
地面分辨率:0.3m 用途:mask rcnn等网络的训练与测试 遥感/
建筑物
提取/实例分割/图像处理
2024-05-14 14:52:38
3KB
图像处理
数据集
实例分割
1
基于时间加权-新陈代谢GM(1,1)模型在
建筑物
沉降预测中的应用
文中针对时间因素对GM(1,1)模型预测造成的影响引入了时间加权-新陈代谢GM(1,1)模型,并将该模型应用于
建筑物
的沉降预测,结果证明时间加权-新陈代谢GM(1,1)模型比传统的GM(1,1)模型的预测精度高,具有较高的参考价值。
2024-02-28 15:49:35
655KB
沉降观测
灰色理论
沉降预测
GM(1
1
GPS技术在大采深采区
建筑物
变形监测中的应用
文中论述了GPS技术在大采深采区
建筑物
变形监测中的实用性和方便性,对基准的优化设计、观测时段的设计、监测周期的设计等进行了说明,得到了一些对实际变形监测有益的结论。
2024-02-26 13:25:22
90KB
GPS技术
变形监测
数据处理
1
加州火区分析:《洛杉矶时报》对火灾危险区内的加利福尼亚
建筑物
的分析
加州火区分析:《洛杉矶时报》对火灾危险区内的加利福尼亚
建筑物
的分析
2024-02-03 21:50:48
1.2GB
python
data-science
news
jupyter-notebook
1
Cityengine国内
建筑物
规则库、古建筑、道路、天空、游戏、科幻等
ce
2023-03-27 11:35:40
493B
ce
遥感影像
建筑物
分割数据集
遥感影像中的
建筑物
分割标注,内含图片1000张,标签1000个。纯手工标注,公开分享资源。
2023-03-20 11:13:27
378.21MB
数据集
建筑物分割
语义分割
深度学习
1
北京市GIS地图:内涵北京路网shp文件,POI兴趣点,
建筑物
shp文件
北京市GIS地图:内涵北京路网shp文件,POI兴趣点,
建筑物
shp文件
2023-03-13 20:32:51
44.13MB
GIS
北京路网
WEBGIS
1
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