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针对基于区域的轨迹提取类算法的时间复杂度高等问题,该文提出了一种基于FasterR-CNN的目标轨迹提取方法,利用FasterR-CNN能够快速定位和特征提取的原理,快速确定目标区域,在此基础上提出距离加阈值限制的方法进行目标关联。该方法不要求FasterR-CNN模型具有较高目标框回归精度,且充分利用卷积神经网络能够高效提取图像特征的特点,在保证轨迹提取精度的同时,降低了目标区域确定的时间和数据量,且通过均匀抽取和目标参考点关联的方法,进一步降低了目标关联的时间。与基于Camshift的区域提取法对比,在时间复杂度基本一致的情况下,大大提高了复杂背景和复杂纹理条件下目标区域确定的准确率,使得轨迹提取率更高。 相似文献
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建筑物的自动提取对城市发展与规划、防灾预警等意义重大.当前的建筑物提取研究取得了很好的成果,但现有研究多把建筑提取当成语义分割问题来处理,不能区分不同的建筑个体,且在提取精度方面仍然存在提升的空间.近年来,基于多任务学习的深度学习方法已在计算机视觉领域得到广泛应用,但其在高分辨率遥感影像自动解译任务上的应用还有待进一步... 相似文献
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SAR(synthetic aperture radar)图像溢油暗斑准确识别对海上溢油应急工作具有重要的意义。为减少SAR图像特征提取、特征选择过程中人为因素对溢油检测精度的影响,本文将Faster R-CNN卷积神经网络模型引入SAR图像溢油检测并进行了改进。针对溢油暗斑形状多样及SAR图像背景复杂的特点,选用结构一致且实用性强的VGG16卷积网络获取图像特征,并使用软化非极大值抑制算法(Soft-NMS)进行优化。同时基于相同的数据集,提取常用的SAR图像几何特征、灰度特征和纹理特征,构建反向传播(backpropagation,BP)人工神经网络溢油检测方法并与Faster R-CNN方法进行对比。实验结果表明,基于改进Faster-RCNN模型的溢油检测方法溢油检测率达到0.78,且溢油检测虚警率低于0.25,相比BP人工神经网络溢油检测方法样本识别率、溢油检测率分别提高了4%和5%,溢油虚警率降低了5%。 相似文献
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疫情期间复工复产需要准确的现场信息及高精度分辨率的正射影像作为决策依据,但管理人员无法通过密集的现场巡视获取信息。无人机外业数据采集速度快、采集精度高、数据量全,但传统的无人机正射影像处理速度无法满足项目刻不容缓的需求,因此本文对无人机外业快速采集-快速内业处理技术-目标成果识别作了全方位的研究,基于改进SURF无人机影像快速处理算法并针对大型工程设备在影像上呈现规则矩形、特征点突出、明暗对比关系明显等关键要素,快速处理得到正射影像,并在此基础上运用Fast R-CNN网络识别现场机械设备为复工决策提供决策依据,相应成果已在新冠疫情期间雄安高铁站工程建设复工复产中得到了应用。 相似文献
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码头自动识别能够为港口的建设与开发、海岸带地理信息的获取及海上军事实力的评估提供重要依据。然而由于码头普遍尺寸小、数量多、分布散乱,且受周围船舶、建筑等环境干扰严重,传统算法难以满足对高速发展的码头进行准确监测的需求,如何对码头目标进行准确识别成为亟需解决的问题。本文基于公开遥感数据集及Google Earth高分遥感影像构建了3种码头类型的数据集,并针对码头的尺寸特征和空间分布特征对Faster R-CNN算法进行了如下改进:(1)采用K-Means算法对候选框进行预设,使其大小更适应码头尺寸;(2)采用Soft-NMS算法代替NMS算法,以降低分布密集地区码头的误删率和漏检率。实验结果表明,本文改进的Faster R-CNN算法FKSN (Faster R-CNN+K-Means+Soft-NMS)识别精度达到92.6%,相较Faster R-CNN算法精度提高了8.3%。将码头目标识别结果和传统分类方法 ISODATA、SSD及Faster R-CNN、Faster R-CNN+K-Means等目标提取模型的识别结果相对比,本文方法在虚警率和漏检率的评价指标表现最好,分别为3.2... 相似文献