Predicting building characteristics at urban scale using graph neural networks and street-level context
10.1016/j.compenvurbsys.2024.102129
محفوظ في:
المؤلفون الرئيسيون: | Lei, Binyu, Liu, Pengyuan, Milojevic-Dupont, Nikola, Biljecki, Filip |
---|---|
مؤلفون آخرون: | ARCHITECTURE |
التنسيق: | مقال |
منشور في: |
Elsevier BV
2024
|
الوصول للمادة أونلاين: | https://scholarbank.nus.edu.sg/handle/10635/248476 |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
المؤسسة: | National University of Singapore |
مواد مشابهة
-
Knowledge and topology: A two layer spatially dependent graph neural networks to identify urban functions with time-series street view image
بواسطة: Zhang, Yan, وآخرون
منشور في: (2023) -
Inventory of Open Government Building Data
بواسطة: Filip Biljecki, وآخرون
منشور في: (2021) -
Assessing global OpenStreetMap building completeness to generate large-scale 3D city models
بواسطة: Biljecki, Filip, وآخرون
منشور في: (2020) -
A review of spatially-explicit GeoAI applications in Urban Geography
بواسطة: Liu, Pengyuan, وآخرون
منشور في: (2022) -
Street view imagery in urban analytics and GIS: A review
بواسطة: Filip Biljecki, وآخرون
منشور في: (2021)