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立交桥结构的自动识别对道路网多尺度建模、空间分析和车辆导航具有重要意义。传统基于矢量数据的立交桥识别方法过分依赖人工设计的特征,对复杂场景的适应性较差。本文提出了一种基于目标检测Faster R-CNN神经网络模型的立交桥识别方法,该方法利用卷积神经网络学习立交桥样本的深层次结构特征,进而实现立交桥的自动识别与准确定位。试验结果表明,该方法对立交桥的识别效果较好,能够在复杂的道路网中准确确定立交桥的位置,避免了人为干预对试验结果不确定性的影响,抗干扰性较强。 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-RCNN ZF模型和Faster-RCNN VGG-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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级联卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测 总被引：1，自引：0，他引：1
传统遥感影像飞机目标检测算法依赖于人工设计特征，对大范围复杂场景和多尺度的飞机目标稳健性较差，基于深层卷积神经网络的目标检测算法通常难以有效应对大幅影像的目标搜索和弱小目标检测问题，针对上述问题，本文提出了一种基于级联卷积神经网络的遥感影像飞机目标检测算法。首先根据全卷积神经网络能够支持输入任意大小图像的特点，采用小尺度浅层全卷积神经网络对整幅影像进行遍历和搜索，快速获取疑似飞机目标作为兴趣区域，然后利用较深层的卷积神经网络对兴趣区域进行更精确的目标分类与定位。为提高卷积神经网络对地物目标的辨识能力，在卷积层中引入多层感知器，并在训练过程中采取多任务学习与离线难分样本挖掘的策略；在测试阶段，建立影像金字塔进行多级搜索，并结合非极大值抑制消除冗余窗口，从而实现由粗到精的飞机目标检测与识别。对多个数据集下多种复杂场景的遥感影像进行测试，结果表明，本文方法具有较高的准确性和较强的稳健性，可为大幅遥感影像的飞机目标检测问题提供一个快速高效的解决方案。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2010,(11)
提出了一种从高分辨率卫星影像中检测特定目标的方法。该方法首先用一种双边滤波的方法去除图像中的噪声,然后采用形态学处理的方法对图像进行分割和特征增强,并提取兴趣区域。在目标检测阶段,设计了一种基于双指数函数导数(DODE)模型的检测算子,该算子是面向具体目标设计的,能实现稳健的目标检测。对Google Earth中的影像分别进行了车辆检测实验和船舰检测实验,结果表明,此方法能够有效准确地检测高分辨率卫星影像中的特定目标。 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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为了解决高分辨率遥感影像道路交叉口位置检测与类型识别问题,提出了一种基于可变形部件模型的道路交叉口检测方法。首先,分析了道路交叉口在高分辨率遥感影像上的表征形式;然后,借鉴面向对象的思想,利用可变形部件模型,通过训练和学习其整体和部件组成的空间布局特征获取目标对象模型参数;最后,通过滑动窗口搜索匹配方法获取道路交叉口位置和其对应的类型。由仿真与实验结果可知,此算法不仅能够自动、准确地检测道路交叉口的几何位置,而且能够识别其几何形状类型,可有效提高道路网络拓扑结构构建效率。 相似文献
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基于U型卷积神经网络的航空影像建筑物检测 总被引：3，自引：2，他引：1
经典的卷积神经网络结构在前向传播过程中分辨率不断下降,导致仅采用末层特征时难以实现建筑物边缘的精确分割,进而限制目标检测精度。针对该问题,提出一种基于U型卷积网络的建筑物检测方法。首先借鉴在图像分割领域中性能出色的神经网络模型U-Net的建模思想,采用对称式的网络结构融合深度网络中的高维和低维特征以恢复高保真边界;其次考虑到经典U-Net对位于特征金字塔顶层的模型参数优化程度相对不足,通过在顶层和底层两个不同尺度输出预测结果进行双重约束,进一步提升了建筑物检测精度。在覆盖范围达30 km2、建筑物目标28 000余个的航空影像数据集上的试验结果表明,本文方法的检测结果在IoU和Kappa两项关键评价指标的均值上分别达到83.7%和89.5%,优于经典U-Net模型,显著优于经典全卷积网络模型和基于人工设计特征的AdaBoost模型。 相似文献
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针对遥感影像目标检测中背景复杂、正负样本严重不均衡问题,提出一种基于注意力与密集连接的遥感影像目标检测模型。在特征提取层使用卷积注意力模块分别沿通道、空间域聚合特征图正样本特征,同时通过密集连接加强层间交流;利用上下层特征融合与连续上采样构建3个尺度的特征增强金字塔。实验结果表明,本文模型对不同复杂程度场景下的各类别目标均能够实现稳定检出,且精度优于现有主流目标检测模型,具有良好的泛化能力与实时性。 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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基于孪生神经网络的土地利用现状年度变化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来,利用多期高分遥感影像,构建土地利用现状年度变化检测模型,并以此为基础支持土地利用现状年度变化检测的智能化发展,正是当前研究的难点所在。本文探讨了构建土地利用现状年度变化检测模型存在的问题。通过对土地资数据进行预处理,构建基于孪生神经网络的变化检测模型,以及对模型输出结果进行GIS优化获取目标区域的变化图斑,实现针对土地利用现状变化区域的快速提取。试验结果表明,该方法可快速发现不同时期影像中土地利用现状的变化位置,有效提升了土地利用现状年度变化检测的智能化水平,可服务于日常土地利用现状年度变更检查工作。 相似文献
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M. R. Mosavi 《GPS Solutions》2006,10(2):97-107
Position information obtained from standard global positioning system (GPS) receivers has time variant errors. For effective use of GPS information in a navigation system, it is essential to model these errors. A new approach is presented for improving positioning accuracy using neural network (NN), fuzzy neural network (FNN), and Kalman filter (KF). These methods predict the position components’ errors that are used as differential GPS (DGPS) corrections in real-time positioning. Method validity is verified with experimental data from an actual data collection, before and after selective availability (SA) error. The result is a highly effective estimation technique for accurate positioning, so that positioning accuracy is drastically improved to less than 0.40 m, independent of SA error. The experimental test results with real data emphasize that the total performance of NN is better than FNN and KF considering the trade-off between accuracy and speed for DGPS corrections prediction. 相似文献
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获取光伏电池板的空间分布及动态变化信息对于国土调查、资源环境监测和能源结构评估具有重要意义,然而,传统的光伏电池板的识别依赖于人工设计的中低层次特征,无法克服对象光谱不确定性、空间结构类型复杂等难题,算法普遍存在稳健性不强、效率不高等问题。目前,基于场景单元从遥感影像中提取空间信息,多数算法仅建立在少数标准数据集上,未考虑实际应用中遥感图像质量、空间分辨率等因素对图像场景深度特征表达的影响,制约了遥感技术在城市结构、经济社会知识挖掘方面的深入应用。针对以上情况,本文基于卷积神经网络（CNN）采用迁移学习和模型微调的策略,在中等分辨率的Landsat影像上进行光伏电池板场景识别。结果表明,本文方法能够提取电站场景的多层次特征,在形态结构复杂的电站场景中取得了较好的识别效果。 相似文献
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基于BP神经网络建立尾矿坝沉降预报模型,重点对BP神经网络的拓扑结构和学习算法进行研究。并以某尾矿库初期坝的沉降监测数据为例,对模型的拟合、预测精度进行验证。实例表明,BP神经网络自学习、自组织能力强,具有极强的线性逼真能力,能够准确地反映输入、输出变量之间的非线性关系,有效地表征尾矿坝的沉降变形规律,对即将发生的变形情况做出科学、合理的预报。 相似文献
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电力塔是电力基础设施的重要组成部分,对其进行检测是必不可少的工作。针对当前遥感影像电力塔检测算法精度低,效果差的问题,本文基于可变形网络和迁移学习对Faster R-CNN进行改进,提出一种基于遥感影像的电力塔检测框架。该框架主要分为两个部分:①特征提取子网络,即利用可变形网络模型改进卷积层,来提高模型对于电力塔几何形变的特征提取能力;②目标检测子网络,即通过模型迁移,将由特征提取子网络训练获得的模型参数迁移至此子网络,由RPN网络和可变形区域池化结合非极大值抑制(NMS)精确获取电力塔位置,利用Fine-tuning技术快速训练此子网络,最终实现高精度的遥感影像电力塔检测。本文算法在测试集中对电力塔检测结果为AP_(0.5) 0.886 1,AP_(0.6) 0.839 6,ACC 0.894 8,与SSD、YOLOv3、Faster R-CNN等相比,各检测指标至少高0.2。由对比试验可以看出,该框架对电力塔遥感影像可以实现较高精度检测,表明该方法在电力塔检测上拥有较大应用潜力。 相似文献
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基于云理论、粗集和模糊神经网络的区域橡胶种植适宜度评估模型 总被引：1，自引：0，他引：1
针对橡胶种植适宜性评估,基于云理论、粗集理论和模糊神经网络理论,提出了一种适宜度评估模型。该模型将转化的样本数据进行粗集简约,通过模糊神经网络得出评价因子的隶属函数,计算评价等级。研究结果表明,此模型能够科学、快速、准确地分析出橡胶种植最适宜区、适宜区、次适宜区和不适宜区。 相似文献
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卫星钟差单差的小波神网络预报 总被引：2，自引：0，他引：2
针对现有卫星钟差预报模型对非平稳过程预报的局限性,提出基于卫星钟差一次差值的小波神经网络预报模型。对在轨卫星钟差求取一次差值的基础上,运用小波神经网络模型预报GPS卫星钟差,同时与GM(1,1)模型预报的结果进行比较。得出BlockΠA Cs短期预报的精度能达到0.690ns,14d预报的精度最差时依然优于1ns;其余稳定性良好的卫星钟,一天预报的结果均要优于0.207ns,预报14d卫星钟差的平均精度优于0.183ns,部分卫星钟差预报精度可以达到0.050ns,预报得到的结果可以达到GPS对实时精密单点定位的要求。 相似文献