深度卷积神经网络支持下的遥感影像飞机检测     

谢梦  刘伟  杨梦圆  柴琪  吉莉 《测绘通报》2019,(6):19-23

针对YOLOv3算法对小目标检测较差及出现较多漏检的问题,本文提出了一种优化的YOLOv3算法.首先使用K-means算法计算出与数据集相适用的锚框;其次将扩张卷积引入到YOLOv3网络,用来增强网络高层的感受野,改善小目标的检测效果;然后使用深度可分离卷积取代YOLOv3网络残差模块中的普通卷积,可减少计算量,从而得到一种新型卷积神经网络结构;最后在数据集上进行对比试验.结果表明,优化的YOLOv3算法能够检测出更多目标,降低漏检率,相比于YOLOv3算法,其召回率提高11.86%,F1-score提高2.99%.  相似文献   

联合像元-深度-对象特征的遥感图像城市变化检测     

赵生银  安如  朱美如 《测绘学报》2019,48(11):1452-1463

特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足,以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题,本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先,充分利用像素级和对象级特征的优势,建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间;然后,引入LightGBM(light gradient boosting machine)算法对大量特征进行选择研究;最后,采用随机森林识别器对宜兴市2012年和2015年两期遥感图像进行识别,利用变化矩阵进行城市的变化检测。结果表明:联合像元、深度、对象特征和LightGBM特征选择算法的识别效果最好,平均的总体识别精度达到了88.50%,Kappa系数达到0.86,比基于像元、深度或对象特征的识别方法分别提高了10.50%、15.00%和4.00%;城市变化检测精度达到了87.50%。因此,本文方法是利用甚高分辨率航摄遥感图像进行城市变化的检测的有效方法。  相似文献   

基于Multi-CNN空间特征提取的高光谱遥感影像分类     

宋海峰  杨巍巍 《测绘工程》2019,28(6)

  相似文献   

南海大洋钻探及海洋地质与地球物理前沿研究新突破   总被引：2，自引：2，他引：0  

林间  李家彪  徐义刚  孙珍  夏少红  黄小龙  解习农  李春峰  丁巍伟  周志远  张帆  罗怡鸣 《海洋学报》2019,41(10):125-140

南海是西太平洋地区规模最大且具有代表性的边缘海盆地之一。经过近几十年的研究积累,尤其是通过实施5个国际大洋钻探航次(1999–2018年)与国家自然科学基金委“南海深海过程演变”重大研究计划(2011–2019年),我国科学家获得了大量宝贵的第一手资料,取得了一系列创新进展与重大突破,标志着南海海洋地质与地球物理研究正走向国际前沿。重要研究成果包括:(1)新提出南海是“板缘张裂”盆地,与经典的大西洋型陆缘模式不同;(2)大洋钻探首次获取了基底玄武岩样品,结合中国在南海首次深拖地磁测量实验,精确测定了南海海盆玄武岩年龄,揭示南海海盆从东向西分段扩张;(3)大洋钻探结果发现南海陆缘岩石圈减薄之初岩浆迅速出现,未发现缓慢破裂造成的蛇纹岩出露;(4)发现南海扩张结束后仍存在大量岩浆活动,可能受控于多种构造与地幔因素;(5)地球化学证据与地球动力学模拟都显示南海岩浆的形成受到周边俯冲带的影响。目前我国的海洋地球科学正在进入崭新的发展阶段,有望以南海为基点,开始拓展到周边大洋,通过主导大型研究计划以及建设我国大洋钻探平台,以提升我国在南海、西太平洋与印度洋海洋地质科学研究的实质性影响力与引领地位。  相似文献   

基于卷积神经网络与条件随机场方法提取乡镇非正规固体废弃物     

刘懿兰  黄晓霞  李红旮  柳泽  陈崇  王新歌 《地球信息科学学报》2019,21(2):259-268

随着村镇经济建设发展,生活垃圾和工业固体废弃物造成的污染问题日益突出,已经成为制约新农村建设发展和生态文明建设的关键问题,而目前针对乡镇非正规固体废弃物的调查与统计主要依赖全国各乡镇相关部门逐级调查上报,工作量较大。本文基于高分辨率遥感影像,将深度学习模型和条件随机场模型相结合引入到乡镇固体废弃物的提取研究中,探索一种基于深度卷积神经网络的乡镇固体废弃物提取模型。由于固体废弃物在影像上表现为面积小,分布破碎等特点,为了提高工作效率,将模型特分为识别和提取2个部分：① 通过全连接卷积网络（CNN）对固体废弃物进行快速识别判断,筛选感兴趣区域影像块;② 在传统的全卷积神经网络(FCN)的基础上加入条件随机场模型(CRF)提取固体废弃物边界,提高整体分割精度。根据安徽、山西等地区相关部门上报固体废弃物堆放点以及住房与城乡建设部城乡规划管理中心进行野外检查的结果,实验最终识别精度达到86.87%以上;形状提取精度为89.84%,Kappa系数为0.7851,识别与提取精度均优于传统分类方法。同时,该方法已经逐步应用于住房和城乡建设部有关成都、兰州、河北等部分乡镇非正规固体废弃物的核查工作,取得了较为满意的结果。  相似文献   

卷积神经网络在SAR遥感海冰分类中的应用可行性分析     

崔艳荣  邹斌  韩震  石立坚  刘森 《海洋预报》2019,36(5)

分别介绍了卫星遥感海冰监测、分类的传统方法,以及卷积神经网络在遥感影像分类识别中的应用成果。尝试将在图像识别、语言检测等方面取得成功的卷积神经网络算法应用在海冰图像分类中,利用其能够应对非线性、网络结构简单、可并行运算等能力去解决海冰数据分类问题。  相似文献   

一种卷积神经网络的地图图片智能识别方法     

崔腾腾  刘纪平  罗安 《测绘科学》2019,44(1):118-123

针对网络中的地图图片目前难以快速搜寻并对其进行有效标引这一问题,该文提出了使用深网搜索引擎持续获取网络图片,在标记样本较少的情况下,采用基于主动学习的样本扩容算法、基于卷积神经网络的网络地图图片自动语义标引方法,能快速、有效地识别网络中的地图图片,对地图图片的识别精度达到了93.64%,克服了采用人工方式获取样本和图片识别过于耗时费力的困难,有效解决了稀少样本下网络地图图片的智能提取难题,可为地理信息挖掘、问题地图监管等提供有效保障。  相似文献   

利用卷积神经网络进行绝缘子自动定位          下载免费PDF全文

彭向阳  刘洋  王柯  张泊宇  钱金菊  陈驰  杨必胜 《武汉大学学报(信息科学版)》2019,44(4):563-569

提出一种基于二值化赋范梯度特征和卷积神经网络的航空影像绝缘子自动定位方法。首先利用二值化赋范梯度分类器提取绝缘子候选窗口,而后利用卷积神经网络算法进行精细识别,获得包含绝缘子目标的窗口集,最后对高重叠度窗口集进行加权迭代合并得到最终绝缘子定位结果。采用广东电网大型无人机实际线路巡检获取的可见光影像对自动定位算法进行验证,实验结果表明,在复杂背景下绝缘子整体回调率为90.5%,定位精度为92%,证明该方法能够对复杂背景下可见光影像中的绝缘子进行有效识别定位,且算法通用性较强,可适应不同背景的可见光影像。  相似文献   

直线特征辅助的靠岸舰船检测     

余东行  郭海涛  赵传  李道纪  张保明 《测绘科学技术学报》2019,36(3):275-280,286

针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作为兴趣区域;然后提取影像的直线特征,将直线的方向作为确定舰船方向的辅助信息;最后利用具有一定角度的滑动窗口遍历兴趣区域获取候选目标,并对侯选目标进行二次分类和识别得到最终检测结果。利用不同港口的遥感影像进行实验的结果表明,提出方法能够有效检测港口内多种方向和并列停靠的舰船目标。  相似文献   

基于Network In Network网络结构的高光谱影像分类方法     

高奎亮  张鹏强  余旭初  谭熊  刘冰 《测绘科学技术学报》2019,36(5)

为进一步提高高光谱影像分类精度,通过引入Network In Network网络结构,构建了一种新的网络模型。该网络模型能够对局部感受野内的数据进行更加抽象的建模,从而能够对影像中的空谱联合特征进行更为抽象的表达。通过在Pavia University和Indian Pines两个数据集上进行验证,实验结果表明,所构建的网络模型能够有效提高分类精度,在减少训练样本的条件下仍具有较好的分类性能。  相似文献