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街景影像下的临街建筑风格映射及地图生成方法
摘要：
街景影像是城市建筑环境的重要组成部分，对于识别和分析街道建筑风格具有重要意义。本文提出了一种基于深度学习的方法，用于街景影像下的临街建筑风格映射及地图生成。首先，通过卷积神经网络(CNN)提取街景影像的特征。然后，利用无监督学习方法学习临街建筑风格的表示。最后，基于学习到的风格表示，生成街景建筑风格地图。实验结果表明，所提出的方法能够有效地映射并显示街景影像中的临街建筑风格。
1. 引言
街景影像是城市建筑环境的重要组成部分，提供了直观的视觉信息，对于理解城市结构和建筑风格具有重要意义。然而，在大规模街景影像中分析和识别临街建筑风格依然是一个具有挑战性的问题。传统方法主要依赖于手工设计的特征和分类器，但是这些方法存在对特定类型建筑风格依赖性强、泛化能力差等问题。
2. 方法
本文提出的临街建筑风格映射及地图生成方法主要包括以下几个步骤：数据集的准备、特征提取、风格表示学习、地图生成。
数据集的准备
为了训练和评估所提出的方法，我们使用了包含不同建筑风格的大规模街景影像数据集。该数据集包含了丰富的建筑样本，以及对应的建筑风格标签。
特征提取
对于每个街景影像，我们使用预训练的卷积神经网络(CNN)模型提取其特征。这些特征能够捕捉到影像的低层次和高层次语义信息，对于建筑风格的识别具有较好的效果。
风格表示学习
为了学习临街建筑风格的表示，我们采用了无监督学习方法。具体来说，我们使用自编码器(Autoencoder)模型来学习街景影像的风格表示。自编码器是一种无监督学习模型，能够将输入数据编码为低维表示并进行解码还原。通过自编码器的训练，我们能够学习到街景影像的风格表示，其中编码器部分的输出就是建筑风格的表示。
地图生成
利用学习到的建筑风格表示，我们可以生成街景建筑风格地图。具体来说，对于给定的街景影像，通过特征提取和风格表示学习得到其建筑风格表示。然后，将该表示与其他街景影像的表示进行比较，找到与之最相似的建筑风格。基于这些相似的建筑风格，我们可以生成街景建筑风格地图，用于显示每个区域的主要建筑风格。
3. 实验结果与分析
本文在大规模街景影像数据集上进行了实验评估。实验结果表明，所提出的方法能够有效地映射并显示街景影像中的临街建筑风格。与传统方法相比，该方法具有更好的泛化能力和准确性。
4. 结论
本文提出了一种基于深度学习的方法，用于街景影像下的临街建筑风格映射及地图生成。实验结果表明，所提出的方法能够有效地识别并显示街景影像中的临街建筑风格。未来可以进一步改进该方法，提高其鲁棒性和实用性。
参考文献：
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