1. 研究目的与意义（文献综述）

1.1 选题背景

近年来，随着“智慧城市”项目对城市三维建模的需求日益增长，人们越来越需要更加有效且便于分析的城市三维空间信息数据来实现城市“数字化”。其中，倾斜摄影技术作为当今智慧城市三维地理空间建模中快速成长的重要技术，相比于传统的航空摄影测量技术，其不仅能获取地物顶层的地理特征，同时也能获取地物侧面的详细轮廓及纹理信息，从而更加真实的反映地理实体的基本特征。 然而，在基于倾斜影像的三维重建过程中，若不做人工的干预，其自动化建模生成的模型仅仅是一个连续的不规则三角网加贴图[1]，并没有根据不同的地理实体而划分为可单独选中的不同地理对象，就只能和影像一样进行浏览，而无法完成对地理要素数据的增删改查，这对模型的进一步深入分析应用带来了极大挑战。因此非常有必要设计模型，用于对倾斜摄影模型中的地理要素进行自动提取。

1.2 选题目的及意义

2. 研究的基本内容与方案

2.1 数据处理

2.1.1 数据与标签

在重力方向上对倾斜摄影选定水平窗口，倾斜摄影模型数据进行多尺度（不同长、宽、高）切割，旨在能够在不同的空间尺度下能涵盖所有大小的建筑物。对切割后的每个立方体进行特征提取，每一个立方体提取出来的特征向量为一个训练样本，并手动对所有的训练样本贴上标签，用于二分类任务，当样本为建筑物时标记为正样本，其他标记为负样本。

3. 研究计划与安排

1-2周：了解选题的意义和技术要求；

3-6周：基于osg库实现osgb数据的读取；

7-11周：实现给定区域内的对象识别；

4. 参考文献（12篇以上）

[1] 严雷，杨晓刚，郭鸿飞等. 结合图像识别的移动增强现实系统设计与应用[j]. 中国图形图像学报, 2016, 21(2): 184-191.

[2] itamartalmi，roey mechrez，lihi zelnik-manor. templatematching with deformable diversity similarity [j], cvpr 2017, 2017, 175-183.