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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
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基于ECMWF全球大气模型和中国地面气候资料日值数据集中新疆及周边的气象站气压数据,根据弹性地壳形变理论,采用移去-恢复法,利用负荷格林函数法和球谐函数法,计算新疆及周边区域2011~2015年大气负荷变化对地壳垂直、水平形变的影响,同时采用大气导纳方法计算大气变化对地面重力的影响。结果表明,大气负荷对新疆地区垂直形变的影响达到cm级,对地面重力的影响可达10 μGal;大气负荷影响具有明显的季节性。 相似文献
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传统的农村公路核查需要人工实地抽查或通过GNSS设备进行信息采集验核,存在成本高、效率低等问题。遥感影像具有成像范围广、时效性高、成本低、能客观反映现实情况等优点。相比于传统方法,将遥感影像引入农村公路核查,能客观、准确、高效地对农村公路相关信息进行核查。本文基于国产高分辨率遥感影像,结合农村公路遥感核查业务,采用遥感影像道路提取算法,设计并实现了一种农村公路核查方法。将本方法应用于某中部省份农村公路遥感核查业务,实际应用表明该方法能有效提高现有农村公路遥感核查的工作效率。 相似文献
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机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程、表面变化率、强度和归一化植被指数4种具有较高区分度的点云低层次特征;然后通过设置不同的邻域大小和视角,利用所提出的点云特征图生成策略,得到多尺度和多视角点云特征图;再将点云特征图输入到预训练的深度残差网络,提取多尺度和多视角深层次特征;最后构建并训练神经网络分类器,利用训练的模型对待分类点云进行预测,经后处理得到分类结果。利用ISPRS三维语义标记竞赛的公开标准数据集进行试验,结果表明,本文方法可有效区分建筑物、地面、车辆等8类地物,分类结果的总体精度为87.1%,可为城市场景三维重建提供可靠的信息。 相似文献
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高分三号SAR影像双阈值变化检测 总被引:1,自引:1,他引:0
双阈值合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)变化检测算法具有在发现变化区域的同时还能确定地表发生后向散射变化类型的优点。针对广义高斯双阈值最小误差法D-GKIT(Dual Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)在进行阈值选取时直方图中不同类别像素灰度级重叠严重时,分割结果容易在尖峰单侧选取出双阈值而导致无法正确分割差异图的问题,本文提出一种结合归一化最大类间方差和广义高斯最小误差法GKIT(Generalized Kittler and Illingworth Thresholding)的双阈值SAR变化检测方法。首先,提出以归一化最大类间方差值作为灰度级重叠程度的判别参数,确定阈值的选取顺序及两个候选区间;然后,利用GKIT在候选区间内进行分割,获取单侧阈值及非变化类拟合函数;最后,提出利用非变化类拟合函数更新后的直方图作为另一侧阈值选取基础进行分割,得到对应分割阈值。以宁波地区高分三号(GF-3)SAR卫星影像作为试验研究数据,结果表明:本文方法能较好地解决灰度级重叠时D-GKIT无法进行正确分割的问题,具有良好的变化检测效果和更强的鲁棒性且达到了利用研究区数据验证利用GF-3号SAR卫星影像进行变化检测研究可行性的目的。 相似文献
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高光谱遥感影像具有光谱分辨率极高的特点,承载了大量可区分不同类型地物的诊断性光谱信息以及区分亚类相似地物之间细微差别的光谱信息,在目标探测领域具有独特的优势。与此同时,高光谱遥感影像也带来了数据维数高、邻近波段之间存在大量冗余信息的问题,高维度的数据结构往往使得高光谱影像异常目标类和背景类之间的可分性降低。为了缓解上述问题,本文提出了一种基于波段选择的协同表达高光谱异常探测算法。首先,使用最优聚类框架对高光谱波段进行选择,获得一组波段子集来表示原有的全部波段,使得高光谱影像异常目标类与背景类之间的可分性增强。然后使用协同表达对影像上的像元进行重建,由于异常目标类和背景类之间的可分性增强,对异常目标像元进行协同表达时将会得到更大的残差,异常目标像元的输出值增大,可以更好地实现异常目标和背景类的分离。本文使用了3组高光谱影像数据进行异常目标探测实验,实验结果表明,该方法与其他现有高光谱异常目标探测算法对比,曲线下面积AUC(Area Under Curve)值更高,可以更好地实现异常目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像进行异常目标探测。 相似文献