设施农业典型地物改进Faster R-CNN识别方法     

王兴  康俊锋  刘学军  王美珍  张超 《地球信息科学学报》2019,21(9):1444-1454

深度学习方法可有效提高传统基于遥感影像的设施农业典型地物识别与提取方法的结果精度,对传统农业的转型和发展意义重大。本文针对遥感影像大背景小目标的特点,以及设施农业典型地物的图像特征,结合深度残差思想和Faster R-CNN提出DRTOMA算法：首先,使用深度残差网络作为其基础特征提取网络,以此获得更深层次的图像特征,并抑制网络退化和衰退问题;然后在残差单元和全连接层之间加入改进的空间金字塔池化层,从而去除输入图像固定大小的限制,增加网络对图像尺度的敏感度;最后,在全连接层间添加dropout层,减少网络计算的复杂度,提升抗过拟合效果。仿真结果表明：同部分已有的检测算法相比,DRTOMA算法的平均识别准确率和召回率均取为最优,分别为91.87%和90.63%;在最优识别精度近似的情况下,DRTOMA算法比Faster R-CNN算法的召回率高约2%,网络更易收敛,训练难度较低。综上所述,DRTOMA算法是一种有效可行的设施农业典型地物检测方法。  相似文献   

基于实例分割模型的建筑物自动提取   总被引：1，自引：0，他引：1  

瑚敏君  冯德俊  李强 《测绘通报》2020,(4):16

传统的遥感影像目标提取方法大多采用目视解译或基于像素信息进行处理,难以适用于高分辨率影像中的复杂场景。而现有的卷积神经网络语义分割模型,由于难以达到较高的精度会出现提取目标粘连的情况。针对该问题,本文对实例分割模型Mask R-CNN进行改进,提出了一种高效、准确的高分辨率遥感影像建筑物提取算法。首先,在Mask R-CNN原有的特征提取部分每个层级的特征图后再增加一层卷积操作,以降低上采样造成的混叠效应;然后,在原有掩膜预测结构的基础上增加一个分支,改善掩膜预测的效果;最后,将改进后的网络在建筑物数据集上进行训练。结果表明,本文方法能够准确独立预测每个建筑物顶部,没有目标粘连情况,且mAP值较Mask R-CNN有所提高,能够有效实现遥感影像建筑物精细化提取。  相似文献   

基于卷积神经网络模型Faster R-CNN的遥感影像目标识别研究     

雷忠腾  宋杰 《测绘与空间地理信息》2021,44(1):149-151,155

目标识别是遥感高分辨率影像时代的重要应用方向。采用深度卷积神经网络对遥感影像学习训练,能够从遥感影像中自动提取出多个具有代表性的典型地物特征以及特征组合,并应用于多变而复杂的遥感影像数据中进行目标分类识别。本研究选用NWPU VHR-10数据应用于Faster R-CNN卷积神经网络模型中,并采用MAP进行评价,研究中得到了较好的检测精度,证明在遥感影像数据中采用深度卷积神经网络进行目标识别有着广阔的应用前景。  相似文献   

基于Mask R-CNN的遥感影像土地分割与轮廓提取     

黎江  许明慧  张羽 《南京气象学院学报》2021,13(1):116-123

传统的模式识别难以对土地遥感影像一次性精确统计分析.在精确分割出土地种类的前提下,本文提出了一种基于骨干网络为ResNet-101-RPN的Mask R-CNN的遥感影像土地分割与轮廓提取方法.该方法包括以下步骤：数据获取、图像去雾、遥感影像土地统计分析、土地分割和轮廓获取.在一个具有挑战性的卫星地图瓦片数据集上对所提出的方法进行训练和测试.实验结果表明,该方法以0.907的均值平均精度（mAP）和31.33像素的均值平均距离误差（mADE）获得了令人满意的不同种类土地分割和轮廓提取结果.  相似文献   

Schmidt底片处理技术的发展     

金文敬  唐正宏  王叔和 《天文研究与技术》2003,(3):22-35

描述了20世纪50年代以来,利用Schmidt望远镜实现的各种巡天计划及Schmidt底片的特点。介绍了Schmidt底片处理技术的发展,特别是分块底片处理法(Subplate),Mask法和滤波法处理底片的数学理论和结果。讨论了现代其他数学方法用于Schmidt底片处理的可能性。最后对编制LAMOST输入星表可能采用的底片处理方法提出若干建议。  相似文献   

光学遥感影像的自动匀光处理及应用   总被引：16，自引：0，他引：16  

李德仁  王密  潘俊 《武汉大学学报(信息科学版)》2006,31(9):753-756

针对光学遥感获取的影像存在一幅影像内部以及区域范围内多幅影像之间的色彩不平衡现象，提出了自动匀光处理方法和处理流程，通过影像匀光软件GeoDodging 4．0对原理和流程进行了实现，并结合实际工程应用取得了良好的效果。  相似文献   

利用深度学习进行GF-6影像枣园检测识别     

段晨阳  冯建中  全斌  白林燕  王盼盼 《测绘通报》2022,(3):54-59

针对新疆南疆大规模枣园的检测识别,本文提出了一种基于泛化迁移深度学习的枣园目标检测识别方法。以GF-6卫星影像数据为基础制作了Jujube数据集,并将其泛化扩充增强;以Faster R-CNN体系为基础,利用多态协同模式实现数据集的有效关联和优化重构,进行检测识别模型的迁移深度学习以提高对目标对象检测识别的泛化能力。结果表明,模型算法的验证识别精确率、召回率和调和平均值分别达0.979、0.952和0.965,在应用测试中,3个指标平均值均大于0.929,优于传统检测方法,且本文模型方法总体分类精度为0.97,Kappa系数为0.93,均高于面向对象最邻近法,能够有效地满足研究区规模化枣园目标检测识别的精度和效率的要求,为精细化枣园田间管理提供基础依据。  相似文献   

融合scSE模块的改进Mask R-CNN海洋锋检测方法     

徐慧芳  黄冬梅  贺琪  杜艳玲  覃学标  时帅  胡安铎 《海洋通报》2022,(1):19-28

海洋锋是重要的中尺度海洋现象,具有数据量小、目标小、弱边缘等特性。针对实际检测任务中弱边缘、小目标海洋锋的检测精度低、错检及漏检率高等问题,融合scSE (spatial and channel Squeeze&Excitation)空间注意力模块构建了一种改进的Mask R-CNN海洋锋检测模型。该方法首先对Mask R-CNN骨干网络结构进行改进,采用scSE模块引导的ResNet-50网络作为特征提取网络,通过加权策略对图像通道和空间位置进行特征突出,提升网络对重要特征的提取能力;其次,针对海洋锋目标边缘定位不准确的问题,引入IoU boundary loss构建新的Mask损失函数,提高边界检测精度。最后,为验证方法的有效性,从训练数据和实验模型上,分别设计多组对比实验。实验结果表明,相比传统Mask R-CNN、YOLOv3神经网络及现有Mask R-CNN改进网络,本文方法对SST梯度影像数据集上的强、弱海洋锋检测效果最好,定位准确率（IoU,Intersection-over-union））及检测精度（mAP,Mean Average Precision）均达0....  相似文献   

复杂场景下的电力线自动提取     

赵延峰  胡耀垓  王先培  赵乐 《测绘通报》2021,(8):1-6

实现复杂场景下航拍图像的端到端电力线提取是电力线无人机检测的关键。本文通过分析基于深度学习的电力线实例分割实现存在的问题,提出了一种基于改进Mask R-CNN的电力线自动提取算法。首先,根据电力线的线性特征,提出一种线性IoU计算方法,改进Mask R-CNN原有的IoU计算,提高电力线提取性能;然后,将改进后的网络在电力线数据集上进行训练,得到电力线粗提取结果;最后,通过线段编组拟合算法,对粗提取结果进行聚类拟合,以解决电力线断裂和误检的问题。试验结果表明,所提方法能从环境复杂的无人机航拍图像中较为准确地提取完整的电力线。  相似文献   

一种优化的Faster R-CNN小目标检测方法     

程瑞  高建  邢强  孙中昶 《测绘通报》2021,(9):21-27

图像目标检测是计算机视觉与数字图像处理的一个热门方向,其主要任务是找出图像中感兴趣的物体并确定物体的位置与类别。目前基于深度学习模型是主流的目标检测算法,利用其解决诸多学科问题成为一种趋势。本文采用区域卷积神经网络（Faster R-CNN）深度学习算法和相关图像处理算法,以ResNet50、ResNet101为骨干网络,采用特征金字塔网络开展新冠疫情期间武汉市车辆变化监测,以此分析疫情下的武汉市内部活动强度。结果显示：本文车辆目标检测方法的精确率为0.96,召回率为0.92,平均精度为0.85。疫情前（2019年11月17日）、中（2020年02月22日）车辆变化情况为：武汉汇聚中心分别为263、32辆,汪家嘴立交桥分别为89、44辆,新兴工业园分别为554、347辆,经开未来城分别为188、57辆。可知,疫情导致武汉市人口出行减少、车辆活动明显降低。  相似文献