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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(7)
提出了一种结合全景影像的车载街景点云数据增强方法,首先结合基于密度的聚类方法 DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)分割算法和地物典型特征实现点云数据的分类及单体目标提取;然后对单体目标点云,通过构不规则三角网(triangulated irregular network,TIN),逐一进行缺失区域检测及相应边缘提取;最后提出了基于全景影像局部仿射变换的区域增长密集匹配方法,用于生成缺失空洞区域的真实三维点,实现点云数据的增强。实验表明,该方法能够实现车载街景点云数据缺失区域的填补,且点云增强的结果真实、可靠。 相似文献
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基于多尺度形变特征卷积网络的高分辨率遥感影像目标检测 总被引：4，自引：4，他引：0
传统的基于滑窗搜索和人工设计特征相结合的目标检测方法难以适用于海量高分辨率遥感图像的目标检测任务。本文提出了一种基于多尺度形变特征卷积网络的目标检测方法,利用可形变卷积网络对具有尺度和方向变化的遥感图像目标进行特征提取,然后对多层残差模块提取出的形变特征进行区域预测和鉴别。具体模型包括两个子网络：①目标区域预测子网络用于从多层深度特征图提取目标候选区域;②目标区域鉴别子网络用于对目标候选区域进行分类和位置回归。本文在光学卫星图像10类目标数据集上对比了多种基于深度学习的目标检测算法,并将训练好的模型用于谷歌地球影像飞机坟场数据集和高分2号、吉林1号数据集的评估,试验结果表明本文方法能够快速准确地对多类目标进行检测,具有较好的稳健性和迁移性。 相似文献
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遥感影像目标的尺度特征卷积神经网络识别法 总被引：1，自引：1，他引：0
高分辨率遥感影像的目标检测与识别,是高分对地观测系统中影像信息自动提取及分析理解的重要内容。针对传统影像目标检测与识别算法中人工设计特征稳健性与普适性差的问题,本文提出基于高分辨率遥感影像目标尺度特征的卷积神经网络检测与识别方法。首先通过统计遥感影像目标的尺度范围,获得卷积神经网络训练与测试过程中目标感兴趣区域合适的尺度大小。然后根据目标感兴趣区域合适的尺度,提出基于高分辨率遥感影像目标尺度特征的卷积神经网络检测与识别架构。通过WHU-RSone数据集对本文卷积神经网络架构与Faster-RCNN架构对比测试验证。试验结果表明,本文架构ZF模型和本文架构VGG-16模型的mean average precision(mAP)分别比Faster-RCNNZF模型和Faster-RCNNVGG-16模型提高8.17%和8.31%,本文卷积神经网络架构可获得良好的影像目标检测与识别效果。 相似文献
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一种飞机目标的遥感识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
高空间分辨率遥感影像通常具有数据量大、背景复杂及地物占比较少等特点。如果直接将RCNN模型应用于高空间分辨率遥感影像目标识别,计算量大且效率低。级联AdaBoost算法识别率高、速度快,但又会产生较多的虚假目标。本文结合RCNN模型和级联AdaBoost算法,提出了一种由粗到精的飞机目标识别方法。首先使用基于HOG特征的级联AdaBoost算法快速提取飞机目标候选区域,然后利用基于卷积神经网络特征的SVM对飞机目标候选区域进行精细识别。试验表明,本文提出的方法在保证准确率的同时,还有效提高了计算效率。 相似文献
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提出一种融合360°高清全景影像和三维激光点云的可量测街景地图建库与快速在线发布技术。首先对可量测街景地图的特征和数据模型进行探讨,提出基于车载三维激光全景移动测量系统的连续可量测街景处理和建库方法。其次,提出了可量测街景影像在线发布的技术框架,设计并开发了基于Flex的街景客户端浏览控件。最后,以天地图·义乌为例,开展从车载三维激光全景移动测量系统数据采集、数据处理到街景发布实践,建立了义乌市可量测街景地图在线服务,并与市级地理信息共享服务平台无缝对接,实现了市级地理信息共享服务平台街景在线发布。 相似文献
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为解决利用Sentinel-2卫星影像进行地物信息提取时云层遮挡造成的信息误判问题,提出了一种基于深度学习的遥感影像云区高精度分割方法。该方法通过预处理的遥感样本数据构建出一种深度神经网络模型,自动提取高层次影像特征;再将影像特征输入分类器,实现遥感影像的像素级分类,从而分割出云覆盖矩阵;最后将云覆盖矩阵转化为云二值图,结合感兴趣区矢量准确获取指定区域云检测结果。选取典型区域进行测试,结果表明：该方法检测精度较高,速度较快,且无须辅助信息与人工干预,可用于Sentinel-2卫星影像不规则区域自动云检测。 相似文献
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车辆等移动平台搭载全景相机、全球导航卫星系统接收机、惯性测量单元等传感器,可以采集360°的街景.在街景影像中检测行人车辆,一方面可以在数据发布时更好地保护隐私,另一方面可以为城市治理能力提升提供数据支撑.由于街景影像具有表达环境复杂、数据量庞大、目标距离变化大等特点,现有的行人车辆检测算法应用时均存在一定局限.为此,提出一种兼顾效率和精度的街景影像中行人车辆检测方法,利用球形投影原理和先验知识从街景的经纬映射图中划分出目标区域,接着使用你只观察一次(You Only Look Once,YOLO)v4模型从目标区域检测行人和车辆.实验证明,本文方法车辆检测的准确率高于91％,行人检测的准确率高于73％,每张平均耗时21 ms,具备准确率高、速度快的优势,满足实际项目的数据生产需求. 相似文献
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针对传统遥感影像目标检测方法效率不高,并且无有效手段对检测信息进行管理利用的问题,提出了在B/S构架下基于深度学习的目标检测及定位方法。通过集成深度学习框架、WebGIS以及数据库,实现了集遥感影像目标检测、展示及管理于一体的目标检测定位系统,满足多用户基于前端浏览器的并发目标检测需求。利用网格划分策略,实现了基于前端的大区域范围的目标快速检测。基于某机场飞机目标及某城市区域运动场目标检测结果表明:本文设计的目标检测定位系统能够在前端实现目标快速检测定位,具有较高检测精度,并可有效管理检测信息,为深度学习循环再利用提供数据支撑。 相似文献
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多光谱数据的降维处理对基于深度学习的单木树冠检测研究有重要意义,如何使用合适的降维方法以提高单木检测的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业,采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特征波段选择、特征提取、波段组合的方法生成5种不同的数据集用于训练3种经典的深度学习网络FPN-Faster-R-CNN,YOLOv3,Faster R-CNN。其中由波段组合方法得到的近红外、红色、绿色波段组合在不同类型的目标检测网络中都有最好的检测结果,其中FPN-Faster-R-CNN网络对银杏树冠的检测精度最高为88.4%,由OIF指标得到的蓝色、红色、近红外波段组合信息量最高,但在所有网络中的平均检测精度最低,仅为79.3%。实验结果表明：在不同波段降维方法中,若降维后的影像中目标物体的色彩与背景差异较明显,且轮廓清晰,则深度学习网络对树冠的检测可获得较好的结果。而影像自身的信息量则对深度学习网络的树冠检测能力的提升作用有限。本研究中针对多光谱影像的降维方法分析,为基于深度学习的单木树冠检测研究提供了重要的实验参考。 相似文献
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基于全卷积网络的高分辨遥感影像目标检测 总被引：2，自引：0，他引：2
目标检测是遥感图像分析处理中的研究热点之一,具有十分重要的科研和应用价值。传统遥感影像目标检测方法多使用人工构造的浅层次特征,结合支持向量机、随机森林、Adaboost等分类器进行目标识别,难以充分挖掘和利用影像中的深层特征。近年来,深度学习,特别是卷积神经网络在图像认知方面取得了巨大成功。在目标检测领域,以Faster R-CNN算法为代表的方法取得了突破性进展,检测精度大幅提高,检测速度达到了近实时的性能。但是,Faster R-CNN算法由于使用了感兴趣区域（RoI）池化层,各个RoI计算不共享,因此检测速度依然有待提高。R-FCN基于全卷积网络结构,同时采用位置敏感池化来引入平移变化,抵消全卷积网络造成的平移不变形问题,检测精度和效率都有了很大的提高。本文阐述了R-FCN算法原理,并运用于高分辨遥感影像目标检测分析了不同参数和网络结构对R-FCN检测效果的影响,比较了利用Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN 3种算法进行飞机识别的性能。试验结果表明,利用R-FCN进行飞机识别定位可以达到99.3%的准确率和每张图180 ms的检测速度。 相似文献
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针对城市行道树的学习多分类问题,本文在综合分析城市行道树多分类特征的基础上,提出一种融合特征自动选取模型的自适应深度学习方法。基于随机森林法,学习行道树的特征重要性,通过特征消除方法舍弃不重要的特征,实现城市行道树多分类特征自动选取;在城市行道树分类特征工程提取的基础上,构建了城市行道树多分类问题的自适应深度学习方法,并采用交叉验证与参数搜索方法,对所提出的深度学习模型进行改进。试验结果表明,本文所提出的融合特征自动选取模型的自适应深度学习方法具有良好性能,解决了城市行道树多分类预测的准确性与泛化问题。 相似文献
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遥感图像应用发展对图像质量的要求越来越高,不同质量的遥感图像往往需要不同的处理方法和参数。通过遥感图像质量等级分类研究,不仅能够为遥感图像的处理提供先验信息,还能够对遥感图像的客观质量评价和传感器的成像效果进行评估。为了克服现有的遥感图像质量等级分类方法计算参数获取困难、等级数量少的缺点,利用深度学习方法的分类机能,通过改进特征提取网络和等级分类设计,建立了一种基于深度卷积神经网络的遥感图像质量等级分类模型。通过质量等级分类预处理后,利用经典的深度学习方法进行目标检测实验。结果表明,所提方法在西北工业大学遥感图像数据集上质量等级分类的准确率、召回率、精确率和F1最高能达到0.976、0.972、0.974和0.973, 优于传统算法。利用卷积神经网络实现遥感图像质量等级分类,既拓展了深度学习的应用领域,又为遥感图像质量评估提供了一个新方法。 相似文献
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随着地铁运营时间的不断增加、地下水位的上涨,地铁隧道渗漏水情况日益严重,已严重影响地铁隧道的安全运行。传统的检测方法为人工现场巡查,效率低、准确率差,高自动化、高精度、高稳定性的漏水检测方法是改进传统检测方法的关键。因此,本文提出了一种利用移动激光扫描隧道进行渗漏水检测的深度学习方法。该方法由以下部分组成:①利用获取的隧道衬砌点云建立渗漏水数据集;②通过基于掩码区域卷积神经网络进行自动渗漏检测。在南京地铁2号线奥体东—兴隆大街测试结果表明,本文方法实现了隧道衬砌漏水在二维平面的自动化检测和评价,为检测人员提供了直观的漏水信息展示。 相似文献