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101.
102.
为避免密集人群踩踏事件发生,从监控图像中准确获取密集人群人数信息非常重要。针对密集人群计数难度大、人群目标小、场景尺度变化大等特点,本文提出一种新型神经网络结构VGG-ResNeXt。本网络使用VGG-16的前10层作粗粒度特征提取器,使用改进的残差神经网络作为细粒度特征提取器。利用改进的残差神经网络“多通道,共激活”的特点,使得单列式人群计数神经网络获得了多列式人群计数网络的优点(即从小目标、多尺度的密集人群图像中提取更多人群特征),同时避免了多列式人群计数网络训练难度大、结构冗余等缺点。实验结果表明本模型在UCF-CC-50数据集、ShangHaiTech B数据集和UCF-QNRF数据集中取得了最高精度,MAE指标分别优于其他同期模型7.5%、18.8%和2.4%,证明了本模型的在计数精度方面的有效性。本研究成果可以有效帮助城市管理,有效缓解公安疏导压力,保障人民生命财产安全。 相似文献
103.
在"包头市人工影响天气综合业务系统"中以1:5万的数字高程模型(DEM)为基础,将图像平面与三维地形叠加,采用三维场景的模拟方法绘制包头地形图,其核心是三维地形的可视化显示。三维地形可视化通常采用DEM作为基础地理数据,在上面叠加遥感影像,这就保证了三维模型能够较为真实地反映实际的场景。 相似文献
104.
105.
The rapid development of remote sensing technology has facilitated us the acquisition of remote sensing images with higher and higher spatial resolution, but how to automatically understand the image contents is still a big challenge. In this paper, we develop a practical and rotation-invariant framework for multi-class geospatial object detection and geographic image classification based on collection of part detectors (COPD). The COPD is composed of a set of representative and discriminative part detectors, where each part detector is a linear support vector machine (SVM) classifier used for the detection of objects or recurring spatial patterns within a certain range of orientation. Specifically, when performing multi-class geospatial object detection, we learn a set of seed-based part detectors where each part detector corresponds to a particular viewpoint of an object class, so the collection of them provides a solution for rotation-invariant detection of multi-class objects. When performing geographic image classification, we utilize a large number of pre-trained part detectors to discovery distinctive visual parts from images and use them as attributes to represent the images. Comprehensive evaluations on two remote sensing image databases and comparisons with some state-of-the-art approaches demonstrate the effectiveness and superiority of the developed framework. 相似文献
106.
针对不同地形环境下存在的飞行安全性低、数据冗余、构建三维模型质量和精度差等问题,本文以单镜头四旋翼小型无人机为试验设备,对平坦地形环境下的复杂单体建筑使用井字形交叉航线和环视航线;对复杂山地地形环境下的泥石流沟谷使用水平航线、井字形交叉航线及视频航线构建三维模型,并结合航线参数、三维模型质量和精度,探讨了不同地形环境下无人机航线规划方案对三维模型构建的影响。经评价分析可知:①使用环视航线能安全、快速地获取平坦地形下的复杂单体建筑影像,构建完整、质量好、精度高的三维模型;②使用井字形交叉航线能构建山地地形下泥石流沟谷的完整、质量好、精度高的三维模型,但飞行安全性、时效性较低;③使用视频航线,影像重叠度高,能构建完整、质量好的三维模型,模型精度并无明显差异。 相似文献
107.
智能化无人矿山对作业现场环境的可视化要求较高,现有的可视化方法仍存在诸多问题:数据采集方式单一,存在监控盲区;数据传输线缆布设困难且易被损坏,传输延时较高;表现形式不够全面立体,并且不能用于VR/AR、SLAM、机器人定位避障等应用场景。为了满足智能矿山建设的可视化需求,本文结合当前传感技术、矿用机器人以及5G技术的发展,探讨了从数据采集、服务器部署到接收显示的详细步骤。针对全景及深度影像这类新型三维数据,提出一种基于GPU和UNITY的嵌入式视频实时传输方法,包括实时编码、异步传输、轻量级的嵌入式流媒体系统、利用UNITY实时处理以及元数据的同步传输。借助UNITY平台,将三维可视化任务从CPU转移至GPU,仿真实验表明,最高渲染帧率为60 fps时,GPU占用率在35%以下。最后,以全景和深度传感器为例进行了测试,对数据编码、位移贴图、纹理纠正进行有效性验证,并从延迟、帧率、CPU占用率3个方面评估性能。结果表明,所提关键技术均可有效提高运行效率、减少资源占用,相比FFplay延时更低。全景影像的可视化代替了视角固定的传统监控,深度数据为智能矿山巡检机器人定位及避障提供实时数据源,传输方法整体向下兼容。不仅解决传统方法视角单一、布线困难的问题,而且考虑到了智能矿山建设过程中的新需求。 相似文献
108.
考虑到同轨道拍摄的长条带卫星影像具有相同的误差分布特性,针对资源三号的标准景影像产品,提出了基于轨道约束的卫星影像区域网平差方法。首先,根据同轨相邻影像的偏移量计算轨道影像坐标系下的像点坐标;其次,通过同轨每景影像的RFM重新生成轨道影像的RFM,同时生成补偿格网;然后,根据基于像方仿射变换的RFM对轨道影像进行区域网平差;最后,利用求得的轨道影像的仿射变换参数重新计算原始单景影像的仿射变换参数。利用不同地区资源三号测绘卫星影像数据的试验表明,基于轨道约束的卫星影像区域网平差(以下简称轨道平差)在稀疏控制条件下,其精度明显好于单景影像平差的精度。在6控情况下,太行山试验区达到平面2.504m高程3.117m,在渭南试验区达到了平面4.061m高程2.895m。试验结果证明了轨道平差的有效性和可行性。 相似文献
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探讨网络视频应用于建设工程监管领域的系统建设,介绍了系统框架、数据建设、功能设计和技术路线,以重庆市重点建设工程为例进行项目开发并在建委系统取得了试用,最后指出全过程、多传感、集成的体制性建设工程监管系统是未来趋势。 相似文献
110.