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为了提高智能视频监控系统中对象检测算法的检测准确性,实现对检测对象轮廓的准确提取,在分析目前常用于获取对象轮廓形态的对象检测方法不足的基础上,提出了基于阈值分割与边缘检测的对象轮廓提取方法。该方法需要阈值而又不依赖于阈值,选取任一阈值对检测对象进行阈值分割,再结合Sobel边缘检测以及经过定制的边界跟踪算法,实现对检测对象轮廓的提取。经实验得出的轮廓检测结果在不同阈值的条件下都呈现出较好的完整性与一致性。因此,方法具有较好的鲁棒性,实现了对检测对象轮廓的完整提取,提高了对象检测算法的检测准确性。 相似文献
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为了提高智能视频监控系统中对象检测算法的检测准确性,实现对检测对象轮廓的准确提取,在分析目前常用于获取对象轮廓形态的对象检测方法不足的基础上,提出了基于阈值分割与边缘检测的对象轮廓提取方法。该方法需要阈值而又不依赖于阈值,选取任一阈值对检测对象进行阈值分割,再结合Sobel边缘检测以及经过定制的边界跟踪算法,实现对检测对象轮廓的提取。经实验得出的轮廓检测结果在不同阈值的条件下都呈现出较好的完整性与一致性。因此,方法具有较好的鲁棒性,实现了对检测对象轮廓的完整提取,提高了对象检测算法的检测准确性。 相似文献
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耕地地块作为精准农业的重要支撑,现有地块边界大多依靠人工勾绘。随着遥感技术的发展,基于遥感影像自动提取耕地地块成为研究主要方向,其中基于深度学习的方法能够克服传统检测方法难以适应复杂场景的局限而被广泛使用,但现有检测方法仍存在问题,基于深度卷积模型直接识别耕地区域会丢失内部边界、而基于边缘检测模型识别耕地边界时则会同时得到大量无关边界;此外,现有的基于阈值提取地块的策略所提取的地块不够规整,存在内陷的问题。针对上述问题,本研究提出一种基于深度卷积网络和分水岭分割的耕地地块提取方法,从信息检测和地块提取两方面进行改进：① 将耕地边界视作一种地物类别,在深度卷积网络中进行类别概率检测,帮助实现对耕地边界的语义识别。② 基于改进后的D-LinknetXt网络进行检测,其网络架构适合于对耕地边界这类线性目标的提取,同时更换原始D-Linknet网络的残差单元,帮助提高了网络的特征提取能力。③ 基于分水岭分割对耕地地块进行提取,利用了区域分割方法获取边界的封闭性,并且这种以区域为单元进行分割并合并的方式,解决了原有方法在像元尺度上基于阈值提取所遇到的提取地块存在内陷的问题,使地块更规整准确。在一景高分二号影像上进行检验,并设计两类精度指标,从全局边界精度和地块几何精度两方面进行方法性能评估。实验结果表明,本方法的精度优于3种对比方法,在代表边界精度的F1分数上达到了0.933,地块几何精度为0.829。本研究所提出的方法能够更加准确的对耕地地块进行提取,并适用于实际应用中。 相似文献
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本研究以陕西省汉五陵原为研究区域,基于高分辨率影像(DOM航片)、多光谱影像(ALOS多光谱影像)和Quickbird融合影像数据,对五陵原遗址区结构性线状特征信息进行了提取。结果表明:融合后使影像隐含的空间纹理得到明显增强。用Gram-Schmidt方法的DOM和ALOS多光谱+NDVI融合影像,清晰地反映了遗址区的结构性线状特征;而Canny算法的边缘检测,能很好地提取遗址区显性和大量隐性的线状特征,对古遗迹的解译具有重要指示意义。 相似文献
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精确的三维道路信息,对于交通运输,城市规划,道路网建设,三维道路建模等具有重要意义.车载移动测量系统作为一项高新测绘技术能快速,准确地获取三维激光点云,适用于大场景的道路提取与建模.本文提出了一种从车载激光点云中快速精细化提取三维道路及其边界的方法.该方法首先利用车载激光点云的空间特征对点云进行自适应分段,然后利用先验知识与规则提取候选的道路及其边界,并根据道路边界的线状特征,对所提取的道路边界进行跟踪及矢量化,最后得到道路的参数.为了验证本方法的有效性,试验采用了3组不同道路场景的数据进行验证,结果表明提取结果的准确度,完整度及检测质量都达到了90%以上.定量与定性的结果分析表明,本文方法对于不同复杂场景下不同点密度的数据具有很好的适应性,能快速,鲁棒地提取大场景内的道路及其边界. 相似文献
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城镇用地增长边界能够有效控制城市的无序蔓延,对城市健康持续发展具有重要意义。当前针对城镇用地增长边界划定的研究多采用较为成熟的元胞自动机(CA)模型对城市未来格局进行模拟,且研究多集中于单一的城镇用地增长边界划定,尚无对城镇用地增长的惯性边界进行定量划定,而划定惯性边界不仅能够为城市发展预留一定的用地空间,也能提高城市规划的实施效率。对此,本文以2000、2009和2015年福州中心城区土地利用数据为基础,采用FLUS模型进行土地利用模拟,并对模型精度进行了验证(2015年土地利用模拟总体精度达到0.9389,Kappa系数达0.9165),据此预测了2027年的土地利用格局,从中提取城镇用地采取形态学的膨胀与腐蚀法(MED)进行增长边界的划定。在此基础上,本文提出了一种借鉴力学动能定理划定城镇用地增长惯性边界的方法,以坡度和地类作为摩擦力参数,对福州中心城区城镇用地增长惯性边界进行了研究。结果表明,FLUS模型和MED能够有效地对土地利用进行模拟且能较好的对城镇用地增长边界进行拟合;借鉴动能定理的方法能够根据城市不同方向的扩展阻力和各个方向的扩展强度较好地划定其惯性边界,具有现实可操作性和实际参考价值。 相似文献
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提出了一种求解Darcy流速时一类边界的处理方法.该法利用有限元方程得出一类边界节点的水力坡度和渗流速度,并且模拟了一个理想算例,结果显示解析解与数值解吻合地很好,这表明了该法的有效性. 相似文献
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冰川变化监测对生态灾害预防、区域水资源调控、气候变化研究等意义重大。利用冰川在雷达干涉影像上表现出失相干这一特性,选用1998年ERS 1/2与2018年 Sentinel-1A重轨单视复数SAR数据,通过相干系数取阈值的方法获取东帕米尔高原两个时期的冰川边界,以Landsat TM/OLI影像和全球陆地冰川空间监测计划发布的数据验证本文冰川边界提取的精度,从而分析冰川变化。结果表明：① 拟合研究区相干系数图上相干系数γ与对应像元个数的曲线关系,冰川区像元个数会在低相干区域积累形成一个小的波峰。曲线一阶导数变缓的点（冰川区向非冰川区过渡的转折点）即为所选阈值点,利用SAR相干系数取阈值法提取的冰川边界与光学遥感影像结合RGI6.0数据提取的验证冰川边界具有较好的一致性,SAR干涉相干系数提取冰川边界的方法是可行而有效的,ERS 1/2与Sentinel-1A提取的冰川总面积精度均在90%以上,而且SAR数据能够有效提取光学遥感影像难以识别的冰川表碛覆盖;② 1998年和2018年东帕米尔高原冰川总面积减少了318.59 km2,年平均变化速率为-15.93 km2/a,冰川退缩面积占冰川总面积的23%;③ 对大、中型规模冰川来说,表碛覆盖型冰川退缩较其他冰川明显;从坡向上来看,20年各个坡向冰川均有所退缩,其中东南坡冰川退缩最多,西坡冰川退缩最少;从海拔上来看,1998年冰川集中分布在4519~5421 m海拔区间内,2018年集中分布在4682~5320 m海拔区间内;在3325~5710 m海拔区间内冰川退缩明显,4915 m海拔附近达到退缩极大值。 相似文献
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交通标志检测是自动驾驶中的重要研究方向,实时准确地从街景图像中检测交通标志对实现自动驾驶及智慧城市的发展具有重要意义。传统的算法基于颜色、形状特征进行检测,只能提取特定种类的交通标志,算法无法同时检测不同类型的交通标志。基于图像特征+机器学习分类器的算法需要人工设计特征,算法速度较慢。主流的基于深度学习的方法多基于先验框,在网络设计上引入了额外的超参数,且在训练过程中产生过量的冗余边界框,容易造成正负样本不平衡。本文受Anchor-free思想的启发,引用YOLO检测器直接回归物体边界框的思路,提出一种基于Anchor-free的实时交通标志检测网络AF-TSD（Anchor-free Traffic Sign Detection）。AF-TSD摒弃了先验框的设计,并引入自适应采样位置可变卷积与注意力机制,大大提高网络的特征表达能力。本文开展大量对比实验,实验结果表明本文提出的AF-TSD交通标志检测网络速度接近主流算法,但精度优于主流算法,在德国GTSDB交通标志检测数据集上取得了96.80%的精度,检测速度平均单张图片32 ms,达到实时检测的要求。 相似文献
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针对高空间分辨率遥感影像目标提取中定位精度低、边缘粗糙等问题,提出一种融合目标边缘特征与语义信息的人工坑塘提取网络模型。方法首先利用改进的U-Net语义分割网络模块来提取遥感影像中丰富的目标语义信息,然后拓展上述语义分割网络构建边缘提取子网络来获取遥感影像的多尺度边缘特征,最后借助于编码-解码子网络融合边缘特征与语义信息,实现遥感影像目标的精准提取。将该方法运用到雷州半岛复杂背景条件下人工坑塘提取实验中,实验结果中本文提出的方法在F分数以及边界F分数等评价指标上表现最优,达到97.61%与83.01%,验证了融合高层语义信息结合低层的边缘特征在提升遥感目标提取精确度上的有效性。 相似文献
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GPS��InSAR��ʾ��ʲ���ݼ������Ĵ�ֱ�˶��빹������ 总被引：2，自引：0，他引：2
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面向对象的方法提取湖泊,常常面临边界识别不精确的问题。本研究在面向对象方法的基础上,利用分水岭算法,解决湖泊边界识别问题。该方法初步将遥感影像划分为确定湖泊区域、潜在湖泊区域和背景;然后通过分水岭算法对潜在湖泊区域进行二次提取。研究选择昆仑-喀喇和喜马拉雅山脉区域的3个山地湖泊发育良好的区域作为实验区,利用Landsat系列影像验证该算法。实验结果表明该算法的用户精度、生产者精度和总体精度分别高达99.59%、98.47%和96.53%。相比于单一的面向对象方法,本文方法更适合于山地湖泊提取,能够更加准确地描绘湖泊的实际边界,也能够减弱面向对象方法中分割尺度和分类阈值对提取结果的影响。 相似文献
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基于形态特征的目标匹配是地图空间认知、地表位置自动感知等领域的重要方法。然而,由于不同数据源的遥感影像提取的同一个空间目标在空间尺度和局部形态上存在一定的差异,现有形态匹配算法难以获得较高的匹配精度。本文以等角边界距离编码及相似性算法为核心,提出了面向遥感影像的面状图斑匹配方法。① 从面目标的质心以10°为间隔,顺时针方向从质心向外引36条射线,获取面目标的边缘点,形成等角边界距离编码;② 提出了与该编码相适应的几个综合形态指标,包括自相似度、圆形度、形态复杂度和质心偏移度,并建立了面状图斑相似度算法;在此基础上,结合近邻目标的形态相似度,构建了遥感影像面状图斑匹配算法;③ 从不同数据源的在线遥感影像上提取中国西部湖泊与全球湖泊,开展面状图斑匹配实验。通过实验,发现本文的面状图斑相似度算法相对于按距离采样的相似度算法,召回率提升了13.8%;在添加近邻目标相似度约束的基础上,面状图斑匹配精度达到90%以上。通过算法适应性分析,发现该算法在一定的投影变形下仍能保持一定的匹配精度;如果空间目标及其邻域目标的总体形态和分布接近,不同空间尺度的匹配精度保持在80%以上。本文的研究为地图空间认知、地表位置机器自动感知提供了新的思路和方法。 相似文献
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洪涝灾害的本底数据库构建方法 总被引：3，自引：0，他引：3
采用一种新的方法和作业流程 ,通过利用 Par GIP并行遥感图像处理软件 ,以及 Arc GIS等软件对洪涝灾害地区建立遥感动态监测的本底数据库 ,包括遥感影像数据及矢量数据 ,为快速进行灾害的监测与评价提供基础与条件 ;通过在鄱阳湖地区的试验 ,使洪灾的监测评价速度和效率成倍提高。 相似文献
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针对城市建成区提取过程中,仅依赖单一数据源导致精度不够的问题,本文基于面向对象分类方法和利用土地类型信息标准差统计变量,实现遥感影像中城市建城区边界的提取,并以该建成区为依据对河南省虞城县的城区空间扩张特征作了分析。实验中首先采用均值漂移分割算法对高分一号遥感影像实现分割,然后利用决策树分类算法实现土地利用类型分类,最后基于0.1 km × 0.1 km窗口统计土地利用类型标准差信息,获取建成区边界。面向实际应用,以河南省虞城县为例,采用高分一号影像获得虞城县2017年建成区数据,并基于该数据采用多个TM影像提取城区其他年份的建成区边界,实现河南省虞城县城区空间扩张特征分析。结果表明,本文方法获取的建成区边界精度较一般的监督分类提取边界有进一步的提高,精度达到89%。进而说明结合高分辨率影像提取多个年份的建成区数据的可靠性,在城市扩张研究中,对仅利用低空间分辨率提取精度不够问题和仅利用高分辨影像提取效率低等问题提供了较好的解决方案。 相似文献
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尺度效应的存在使得不同地物的空间及属性尺度存在差异,不存在适合于影像中所有地物的唯一尺度。但通过影像分区,然后针对不同区域设置最优分割参数,可以有效地提高影像整体的分割精度。耕地地块分割中,对分割边界的要求较高,需要保证地块边界清晰连续,鉴于此,本文提出了一种结合影像分区及尺度估计的耕地地块提取方法。本文利用不同地物的温度反演影像来实现区域划分,根据温度数据将影像划分为不同地物类型、作物类型或作物长势不同的多个区域。接下来,分别对不同的区域影像进行分割,由于不同类型地物的固有空间空间尺度不同,所以不同区域影像的最佳分割参数也随之不同。空间统计的平均局部方差法可以用来预估各区域影像的分割参数,与分割参数优选的方法相比,该方法可快速准确定位,且效率较高。因此本文利用该方法进行参数估计,采用边缘约束分水岭分割算法进行耕地地块分割。此外,本文对现有影像分割评价指标进行了改进。实验结果显示,本文提出的耕地地块提取方法可针对影像的不同区域,快速准确地设置分割参数,且与其他分割方法相比,地块边界更清晰连续、多边界问题得到了极大改善。 相似文献
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Taking a typical inland wetland of Honghe National Nature Reserve (HNNR), Northeast China, as the study area, this paper studied the application of L-band Synthetic Aperture Radar (SAR) image in extracting eco-hydrological information of inland wetland. Landsat-5 TM and ALOS PALSAR HH backscatter images were first fused by using the wavelet-IHS method. Based on the fused image data, the classification method of support vector machines was used to map the wetland in the study area. The overall mapping accuracy is 77.5%. Then, the wet and dry aboveground biomass estimation models, including statistical models and a Rice Cloudy model, were established. Optimal parameters for the Rice Cloudy model were calculated in MATLAB by using the least squares method. Based on the validation results, it was found that the Rice Cloudy model produced higher accuracy for both wet and dry aboveground biomass estimation compared to the statistical models. Finally, subcanopy water boundary information was extracted from the HH backscatter image by threshold method. Compared to the actual water borderline result, the extracted result from L-band SAR image is reliable. In this paper, the HH-HV phase difference was proved to be valueless for extracting subcanopy water boundary information. 相似文献
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第三次国土调查(以下简称“三调”)要求对不一致图斑等进行实地举证。常规的人工到实地用平板举证的方法工作量大,拍摄角度有限,制约条件多,本文提出一种利用无人机进行拍摄举证的方案,在三调实际工作中,按此方案拍摄的倾斜相片,带有定位定向信息且多角度、全覆盖,能有效分辨地面植被种类与状况。此方案大幅提高了地类认定准确度和图斑边界精度,将大量沉重的外业工作转化为内业处理,降低了工作难度,并存留了全视角全覆盖的高清图像,极利于后期检查回溯。 相似文献