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文档简介
本发明公开了一种机场道面板块自动合成通过膨胀、细化和霍夫变换的方式提取道面板块边缘,便于机场管理单位高效的管理机场道2度学习模型为Segformer深度学习语S21:根据识别的图像位置信息将识别结果中的polygond为膨胀后的图像;3y数值,polygon.y为polygon边界框的y坐标点集,min为获取的当前polygon的y的yS33:判断通过步骤S31计算的欧式距离与该点位4根据步骤S33计算结果找到与选取点位最近的四个点位,计算四个邻域点位与实际近545°。6[0003]现有方法主要采用语义分割方法识别出机场道面图像中的板缝,板缝识别完成[0015]其中,I0为原始mercator坐标点位生成的图像,Skeletonize为获取图像骨架计s为生成的骨架图像;7[0025]S26:采用霍夫变换提取每张板缝识别结果图中的直线段,根据角度进行直线聚yy8[0047]根据步骤S33计算结果找到与选取点位最近的四个点位,计算四个邻域点位与实[0047]根据步骤S33计算结果找到与选取点位最近的四个点位,计算四个邻域点位与实ij与Lplate之间需满足下列条件:945°。[0065]本发明具有以下优点:本发明首先根据板缝识别结果提的本发明实施方式的组件可以以各种不同的配发明产品使用时惯常摆放的方位或位置关系,或者是本领域技术人员惯常理解的方位或位置关系,仅是为了便于描述本发明和简化描述,而不是指示或暗示所指的装置或元件必须述术语在本发明中的具体含义。[0083]其中,I0为原始mercator坐标点位生成的图像,Skeletonize为获取图像骨架计s为生成的骨架图像;[0093]S26:采用霍夫变换提取每张板缝识别结果图中的直线段,根据角度进行直线聚yyij与Lplate之间需满足下列条件:[0116]根据步骤S33计算结果找到与选取点位最近的四个点位,计算四个邻域点位与实[0116]根据步骤S33计算结果找到与选取点位最近的四个点位,计算四个邻域点位与实45°
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