English(EN) Building age estimation based on widely available multi-source geospatial data

新框架使用地理空间数据估算建筑年龄

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-06 05:00

研究人员开发了一种新颖的深度学习框架，利用广泛可用的多源地理空间数据来估算建筑年龄。该方法通过整合遥感数据、衍生产品和建筑足迹信息，克服了现有方法的局限性。该框架采用带有微调适配器的大型预训练骨干网络，以及用于像素级和实例级预测的专用融合模块，并纳入了时间序数约束以强制执行年龄排序。还创建了一个新的香港基准数据集，以促进全面评估。 AI

影响该框架通过实现更准确和可扩展的建筑年龄估算，有望改善城市规划和基础设施安全。

排序理由这是一篇详细介绍用于建筑年龄估算的新深度学习框架的研究论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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arXiv cs.CV TIER_1 English(EN) · Jialu Sui, Hongsheng Zhang, Rui Liu, Jing Ling, Ruisheng Wang, Hao Wu, Gang Chen · 2026-11-06 05:00

基于广泛可用的多源地理空间数据进行建筑年龄估算

arXiv:2610.16320v2 Announce Type: replace Abstract: Building age is fundamental for urban infrastructure safety, operation, and planning, as it directly affects structural safety, and sustainable development. Existing methods mostly rely on detailed building information such as s…

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