基于R-FCN_ResNet的深海冷泉区生物的识别与分布研究     

李海菊  连超  管利聪  李超伦  栾振东 《海洋科学》2020,44(9):54-62

针对深海冷泉生物数量多、密度大、特征低,人工识别它们的种类和数取它们的数量耗时费力且准确度低这一问题,利用残差学习块,改进了基于区域的全卷积网络算法,用以深海冷泉生物的自动识别与检测。首先,构建了一组包括5类目标生物的深海冷泉生物图像目标检测数据集;然后,在TensorFlow框架下对比了R-FCN_ResNet、Faster R-CNN和SSD_MobileNet三种典型的卷积神经网络算法。从训练耗损时间、平均检测速度、平均置信度三方面权衡,突出了R-FCN_ResNet模型的优势;最后,将测试集图片输入至该模型中检测深海冷泉生物的种类和数量,并且以此复现了生物的分布情况。实验证明,所提方法结合本文数据集进行的深海冷泉生物识别与分布研究,是有效可行的,且具有较高的目标分类和定位准确率。  相似文献   

基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取   总被引：2，自引：2，他引：0  

陈凯强  高鑫  闫梦龙  张跃  孙显 《遥感学报》2020,24(9):1134-1142

建筑物提取在城市规划等土地利用分析中发挥着重要作用。用于提取建筑物的传统方法通常基于手工特征和分类器,导致精度较低。本文基于编解码结构的卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成特征提取;解码子网络从特征中提升空间分辨率,完成像素级的建筑物提取。此外,本文使用视野增强FoVE(Field-of-View Enhancement)方法减轻边缘现象(切片边缘附近的建筑物提取精度通常低于中心区域附近的精度)的影响,并分别在两个建筑物提取标准数据集上的实验表明,编解码卷积神经网络能有效实现像素级建筑物提取,FoVE能有效提高建筑物提取准确率;通过改变预测时切片大小和重叠度,分析其对建筑物提取结果的影响,揭示了FoVE的饱和性。  相似文献   

完全残差连接与多尺度特征融合遥感图像分割     

张小娟  汪西莉 《遥感学报》2020,24(9):1120-1133

遥感图像数据规模大,光照、遮挡等情况复杂,目标密集、尺度不一以及缺乏大量带标注图像用于训练深度网络等特点对遥感图像分割的完整性和正确性造成了更大的挑战。针对深度卷积网络中因多次卷积造成分辨率显著下降,像素类别预测精度降低的问题,本文在深度卷积编码—解码网络的基础上设计了一个采用完全残差连接和多尺度特征融合的端到端遥感图像分割模型。该模型具有两方面优点：首先,长距离和短距离的完全残差连接既简化了深层网络的训练,又为本层末端融入了原始输入信息,增强了特征融合。其次,不同尺度和方式的特征融合使网络能够提取丰富的上下文信息,应对目标尺度变化,提升分割性能。本文通过对ISPRS Vaihingen和Road Detection数据集做数据扩充并进行实验,分别从平均IOU、平均F1值两方面对模型进行评价。通过与目前先进的模型以及文献中的研究成果进行比较,结果表明本文所提模型优于对比模型,在两个数据集上的平均IOU分别达到了85%和84%,平均F1值分别达到了92%和93%,能够有效提高遥感图像目标分割的完整性和正确性。  相似文献   

多特征融合的高分辨率遥感影像飞机目标变化检测     

徐俊峰  张保明  余东行  林雨准  郭海涛 《遥感学报》2020,24(1):37-52

为利用高分辨率遥感影像实现高精度的飞机目标变化检测,提出了一种自适应的多特征融合变化检测与深度学习相结合的方法。首先,通过加权迭代的多元变化检测法获取变化强度图,并结合自适应的直方图统计法自动获取显著的变化与不变化样本;然后,提取多时相影像的光谱、边缘和纹理特征,完成多特征融合的变化检测,并通过形态学处理得到变化图斑;最后,利用训练的NIN(Network in Network)结构的卷积神经网络飞机识别模型,完成变化图斑的类型判别,实现变化飞机的检测。实验结果表明,本文方法在两组数据的正确率分别达到100%和91.89%,均优于对比方法,能实现准确可靠的飞机目标变化检测。  相似文献   

基于深度学习的高分四号卫星图像超分辨率重建     

贺智  贺丹 《遥感学报》2020,24(12):1500-1510

针对高分四号卫星图像中波红外谱段空间分辨率远低于相应的可见光近红外谱段,提出一种基于深度学习的高分四号卫星图像中波红外谱段超分辨率重建方法。首先,设计卷积回归网络进行初步重建,利用8倍下采样的可见光近红外谱段和原始中波红外谱段训练回归网络。然后,设计卷积重建网络进行进一步重建,利用低分辨率初步重建结果和原始中波红外谱段训练重建网络。最后,将原始可见光近红外谱段依次输入到训练好的回归网络和重建网络,得到最终的中波红外谱段超分辨率重建结果。以湖北和江西部分地区真实数据进行试验,结果表明该方法能有效提高中波红外谱段空间分辨率,与其他方法对比均方根误差至少下降了7.54,且目视效果更清晰自然,有利于扩展高分四号卫星的应用范围。  相似文献   

多尺度残差金字塔网络模型三维气象要素降尺度研究          下载免费PDF全文

匡秋明  沈晨凯  于廷照  刘进 《大气科学学报》2022,45(5):660-673

本文将研究对象从地面气象要素扩展到三维气象要素;针对三维气象要素空间分辨率提升问题,融合多气象要素交互影响、多尺度作用、多气压层气象要素天气系统配置作用等机理,提出一种多尺度残差拉普拉斯金字塔网络三维气象要素深度学习降尺度模型（Multi-Scale Residual Laplacian Pyramid Network,MSRLapN）。具体地,构造一种多尺度残差模块（Multi-Scale Resolution Block,MSRB）,用于从三维空间多种气象要素中自动提取预报特征;从机器学习领域引入多尺度金字塔技术描述气象要素的多尺度交互作用;然后,通过超分辨重建循环迭代方法,基于大样本历史数据学习订正降尺度预报的误差。在华东气候区,本文针对相对湿度和风速两种气象要素,实现了7种前沿深度学习超分辨降尺度方法的三维空间气象要素降尺度,并将本文提出的方法与这7种深度学习超分辨降尺度方法与之对比,实验结果表明：MSRB模块可从数据中有效提取三维气象要素多尺度作用的特征信息,MSRLapN有效实现了三维气象要素降尺度,效果优于其他对比方法。  相似文献   

基于卷积神经网络的长江流域夏季日最高温度延伸期预报方法研究          下载免费PDF全文

雷蕾  徐邦琪  高庆九  谢洁宏 《大气科学学报》2022,45(6):835-849

长江流域是我国夏季高温热浪灾害的多发区之一,该地区日最高温度(T_max)具有显著的低频(10～30 d和30～60 d周期)变化特征,超前-滞后相关分析和气温方程诊断的结果显示,影响长江流域T_max低频变化的大尺度环流/对流信号包含:自欧亚大陆东移南下的低频波列,自东北亚向西南方向传播的异常环流,以及由西太平洋向东亚传播的低频对流;这些低频对流/环流活动通过改变辐射加热过程及绝热过程,导致长江流域T_max的低频变化。为了客观且有效地辨识和捕捉这些先兆信号,并考虑长江流域T_max与大尺度因子间的非线性作用,本文采用机器学习方法中的卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)对大量历史数据进行训练,并构建了长江流域T_max的延伸期预报模型。在独立预报阶段,CNN预报模型对长江流域区域平均T_max的预报时效达30 d,提前5～30 d预报的T_max与观测T_max的时间相关系数介于0.63～0.70(通过99％置信度的显著性检验),量级偏差(均方根误差)小于1个标准差,显示出CNN在延伸期灾害天气预报的应用潜力。  相似文献   

Folding of a detachment and fault – Modified detachment folding along a lateral ramp,southwestern Montana,USA     

《Journal of Structural Geology》2014

The inversion of the Middle Proterozoic Belt sedimentary basin during Late Cretaceous thrusting in Montana produced a large eastwardly-convex salient, the southern boundary of which is a 200 km-long oblique to lateral ramp subtended by a detachment between the Belt rocks and Archean basement. A 10 km-long lateral ramp segment exposes the upper levels of the detachment where hanging wall Belt rocks have moved out over the Paleozoic and Mesozoic section. The hanging wall structure consists of a train of high amplitude, faulted, asymmetrical detachment folds. Initial west-east shortening produced layer parallel shortening fabrics and dominantly strike slip faulting followed by symmetrical detachment folding. “Lock-up” of movement on the detachment surface produced regional simple shear and caused the detachment folds to become asymmetrical and faulted. Folding of the detachment surface after lock-up modified the easternmost detachment folds further into a southeast-verging, overturned fold pair with a ramp-related fault along the base of the stretched mutual limb.  相似文献   

一种基于用户异步轨迹的身份识别智能方法     

蔡柔丹 《测绘通报》2022,(7):158

针对传统的轨迹身份识别存在的特征选择主观性强、精度有限等问题,本文提出了一种融合双向循环神经网络模型(ConvGRU-Bidir)。首先采用一维卷积和一维池化压缩轨迹数据,提取高维特征;然后采用双向GRU,分别从时间正序和时间逆序学习轨迹特征,最终实现用户身份ID识别。研究采用GeoLife轨迹数据集,来自122名用户的10837个轨迹样本参与模型训练及测试。结果表明,本文提出的模型对于异步轨迹数据的身份识别精度达97.28%,相比现有方法精度至少提高30%,由此证明了深度学习在此类问题上的可行性和有效性。  相似文献   

YOLO v4框架下Multi-Patch多帧增量式交通视频目标检测     

文奴  郭仁忠  贺彪  万远 《测绘通报》2022,(5):38-44

提升目标检测模型的泛化能力是计算机视觉领域的研究热点和关键难点。本文提出了一种Multi-Patch方法和多帧增量式预测策略,提升了不同场景下交通视频目标检测的稳健性,有效解决了目标尺度多变导致的视频中目标召回率低的问题。根据视频分辨率和目标尺寸,基于Multi-Patch方法自动将视频帧分割成最佳输入尺寸,使用YOLO v4神经网络并关联连续帧的上下文信息,采用增量式预测策略降低视频目标检测的漏检率,提升不同场景下视频目标的检测置信度得分和召回率。采集不同拍摄条件下的交通视频,验证该方法的有效性。试验结果表明,本文提出的目标检测方法召回率在80%以上,置信度平均得分在0.84以上。  相似文献