Page 240 - 测绘科学技术理论及实践应用研究

Application and Theoretical Research of Engineering Machinery Technology
测绘科学技术理论及实践应用研究

学习效果，挖掘机器学习在测绘遥感技术中的潜能。
（二）机器视觉及其在摄影测量遥感中的应用

1. 机器视觉
机器视觉又被称作计算机视觉，此类技术主要是用于在摄影测量遥感的过程
中进行目标的识别、跟踪与测量，可通过现代化的摄像机设备、计算机设备等代
替传统工作领域中的人工操作形式。从本质层面而言，机器视觉和摄影测量学之
间存在很多相同的部分、要素，如利用光学像片真实反映出被拍摄目标物体的形

状情况、位置情况、特征情况、大小情况和相互关系情况等。简而言之，摄影测
量学工作中所使用的工具是摄影设备，目的在于完成测量任务，而无论从原理层
面还是方法层面、应用层面而言，摄影测量和机器视觉之间存在诸多相同之处。

尤其是新时期人工智能技术快速进步的环境下，二者之间进一步融合，可以将无
人机设备与车载移动平台相互整合形成两种技术的交叉点，同时可以在摄影测量
技术与系统方面使用地面位置的移动测量系统平台，全面收集道路的影像与街景
影像，通过机器视觉技术增强道路信息的提取效果与重视效果，创建智能化交通
模式，彰显无人机航摄技术的作用。

2. 机器视觉在摄影测量遥感中的应用
机遇：我国人工智能技术领域中，视觉技术就是利用摄影机械设备与计算机
系统替代人类操作，能够增强目标识别和跟踪的数字化水平，并且在计算机整体

系统内部具备逻辑处理的功能，可以准确测量与识别所获取的数字信息。从广义
层面而言，计算机设备和系统具有的视觉功能，涉及图像处理功能、目标识别功
能、信息重建功能、图像分析功能、数据理解功能等；从狭义层面来讲，计算机
设备基础设施的视觉功能，可以利用收集和分析图片数据信息、视频数据信息等
在系统平台内部创建三维场景，利用三维重建的形式增强数据信息的处理能力。

我国的摄影测量遥感领域中合理使用机器学习技术，不仅可以提升摄影测量遥感
的水平，还能改善人工智能应用的现状，在智能化技术和现代化技术的支持下发
挥机器学习技术和系统的价值，从根本层面提高整体的测绘遥感技术应用可行性

及价值。
挑战：机器视觉技术和传统技术在应用时，二者之间难以取舍，主要原因就
是相关的技术应用与融合研究内容不够深入，难以通过科学化、合理性的方式提
升技术的深度融合效果。

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