基于差分筛选的YOLOv2监控视频目标检测方法     

《测绘科学技术学报》2018,(6)

监控视频的多目标跟踪是视频智能分析的热点研究内容,其中目标的检测是目标跟踪的基础,精度高、速度快的目标检测器对于后续的实时分析任务尤为重要。提出一种针对监控视频的基于差分筛选的YOLOv2目标检测算法,采用差分算法筛选无前景目标帧及设置重叠度量阈值进行跨帧检测,改善了YOLOv2作为检测方法用于监控视频多目标跟踪任务时速度过慢的不足,同时高精度的检测结果有利于下一步多目标跟踪任务的顺利完成。利用NPLR监控视频数据集对YOLOv2目标检测算法进行了测试,并将该方法与可变型部件模型DPM进行了比较。结果表明,差分YOLOv2方法在精度上高出DPM方法0.304 6,检测时间快了26倍左右,验证了该算法的有效性。  相似文献   

多层次分割的极高海拔区影像信息提取北大核心CSCD     

张昌赛  杨树文  刘正军  韩惠 《测绘科学》2018,(10):144-149

针对极高海拔区地形复杂、气候寒冷,难以实地测绘,且目前的极高海拔区遥感影像信息提取方法在精度和效率方面不足的问题,该文利用中分辨率影像,以西昆仑山区为例,依据地物的光谱、地形和分布等特征差异,综合和发展现有的描述特征算法,在不同尺度层次建立了多尺度分割的分类体系,实现了极高海拔区目标地物的影像分类提取。实验表明,该方法的提取精度优于面向对象的监督分类和传统基于像素的分类,能够很好地提高极高海拔地区影像信息提取精度和效率。  相似文献   

凹边形地标参照的主方向关系推理方法          下载免费PDF全文

康顺  李佳田  瞿珊珊 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(1):24-30

空间推理是地球空间信息、人工智能、自然语言处理等相关领域的热点研究内容。主方向关系的表达与推理是空间推理的重要组成部分。针对空间方向关系矩阵对凹边形对象方向关系表达、推理的不足,研究依据目标对象与凹边形地标方向关系表达的不确定性,提出了凹边形地标参照的外部性主方向关系与内部性主方向关系推理方法。利用凹边形三等分仿射变换矩阵、自适应分割算法实现凹边形地标外部性、内部性参照对象表达;基于向量三角形法则与方向关系谓词,以方向关系的逻辑和、逻辑差合成代数运算推理2个地标、1个地标参照下目标对象与参照对象之间的主方向关系。通过实验与算例验证,证明凹边形地标参照下目标对象与参照对象的主方向关系推理可行性。  相似文献   

基于错误式学习的低空影像人行横道多角度自动识别          下载免费PDF全文

李谦  张永军  卢洪树  刘欣怡 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(1):46-52

提出了一种基于特征的错误式学习分类器半自动迭代训练方法,该分类器能够自动识别多角度低空影像上的人行横道线,在人行横道线管控与数据库建立、道路网提取上有较好的应用。介绍了基于错误式学习的分类器训练思路与方法,并提出了将同一地区不同角度低空影像的识别结果进行合并,从而尽可能全面的检测出被城区高楼以及车辆遮挡的人行横道线的思路。通过对比实验该方法的鲁棒性,并在其基础上随机选取多组数据进行系列实验,证实了基于错误式学习的分类器比传统方式训练的分类器有更好的综合性能,能够在不降低识别耗时的前提下产生高准确率、低漏检率和低误识别率的识别结果。  相似文献   

利用模拟退火算法反演多波束测量声速剖面          下载免费PDF全文

张志伟  暴景阳  肖付民  辛键 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(8):1234-1241

针对多波束测量声速剖面站点布设密度不够而引起的声速剖面代表性误差问题,提出一种利用模拟退火算法反演声速剖面的方法。首先,对测区已有声速剖面序列进行经验正交函数（empirical orthogonal function,EOF）分析,利用声速扰动矩阵和前几阶EOF求得EOF重构系数及其变化范围。其次,采用模拟退火算法对EOF重构系数进行迭代优化,以多波束测得的海底地形畸变量大小为依据构建目标函数,并设定合理的退火控制参数。最后,得到待反演区域的声速剖面数据。实例分析表明,该方法反演的声速剖面较时间就近原则选取的替代声速剖面更接近真实声速剖面,且利用反演声速剖面改正后的海底地形更接近真实地形,有效削弱了声速剖面代表性误差的影响,显著提高了多波束测量精度及数据处理效率。  相似文献   

基于局域自适应信息理论测度学习的高光谱目标探测方法          下载免费PDF全文

董燕妮  杜博  张乐飞  张良培 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(8):1271-1277

传统基于信号检测的目标探测方法需要依赖特定的统计假设,只有在符合条件的情况下才能取得较好的目标探测结果。为了克服这一缺陷,提出了一种基于局域自适应的信息理论测度学习方法。首先将信息理论测度学习方法作为目标主函数,然后加以局域自适应决策法则进行约束,自适应地减小相似样本对距离,增大不相似样本对距离,使得在考虑阈值的同时兼顾测度学习前后距离的改变情况来进行目标探测决策,从而更好地实现目标探测。实验证明,该方法与其他经典目标探测方法或测度学习方法相比,可以更好地实现目标与背景分离,能够更有效地对高光谱影像数据进行目标探测。  相似文献   

顾及多尺度分割参数的FNEA面向对象分类   总被引：1，自引：0，他引：1  

孙坤  鲁铁定 《测绘通报》2018,(3):43-48

首先对分形网络演化（FNEA）算法做了介绍,通过试验对比4种分割方法棋盘分割、四叉树分割、多尺度分割、光谱差异分割的效果。此外,通过eCognition Developer 8.7分析软件对影像进行多尺度分割预处理,从5开始,以5为单位向上递增,共选取12组参数进行分割试验,采用面向对象CART分类器对分割后影像分类。对比分类效果图可知,小尺度分割参数对分类效果能有较好的提升;对比总体精度及Kappa系数可知,小尺度分割参数分类精度优于大尺度分割参数,且当分割参数Scale为10时,分类精度达到最好的级别。  相似文献   

基于DBN的车载激光点云路侧多目标提取   总被引：1，自引：1，他引：0  

罗海峰  方莉娜  陈崇成  黄志文 《测绘学报》2018,47(2):234-246

提出一种基于深度信念网络（DBN）的车载激光点云路侧多目标提取方法。首先通过预处理对原始数据进行分段,并将地面和建筑物点云与路侧目标进行分离;然后利用连通分支聚类分析算法进行路侧点云聚类,并采用基于体素的归一化分割方法分割重叠点云,从而生成独立目标点云;在此基础上,生成基于多方向目标对象的二值图像并展开成二值向量作为独立目标点云的描述特征;最后构建并训练DBN,利用训练好的DBN提取行道树、车辆及杆状目标等3类路侧目标。试验采用两份不同城市道路场景的点云数据,行道树、车辆及杆状目标提取结果的准确率分别达97.31%、97.79%、92.78%,召回率分别达98.30%、98.75%和96.77%,精度分别达95.70%、93.81%和90.00%,F1值分别达97.80%、96.81%和94.73%。试验结果验证了本文的有效性。  相似文献   

利用目标分解特征的全极化SAR海冰分类     

赵泉华  郭世波  李晓丽  李玉 《测绘学报》2018,47(12):1609-1620

特征提取及其选择是SAR海冰分类的重要步骤之一。在众多特征中选取有效特征,进而构建表达地物类型的特征空间是提高分类精度的关键。为此,本文提出一种基于目标分解特征的全极化SAR海冰分类算法。首先,对全极化SAR数据进行多视化处理及滤波操作,生成相干矩阵;其次,对相干矩阵进行目标分解,并针对分解结果提取散射特征参数,进而构建特征空间;再次,通过对所提取的特征进行统计相关性分析,并对高相关特征采用PCA降维,以优化特征组合;最后,设计BP神经网络分类器,并将所得的优化特征矢量作为输入,海冰类别为输出,实现海冰分类。本文以格陵兰中部海域作为研究试验区域,采用L波段ALOS PALSAR全极化数据。通过对本文算法与对比算法的分类结果进行定性定量分析,可以得出本文所选取的特征对海冰识别较好。此外,通过对利用各个不同特征海冰分类结果的性能分析,可以得出基于散射模型的目标分解比基于特征值的H/α/A分解更有助于海冰分类。  相似文献   

像素级与对象级结合的变化检测方法     

王子明 《地理空间信息》2018,(4)

提出一种像素级与对象级结合的变化检测方法。通过像素级的主成分分析法获得代表差异信息的主成分影像;再用多尺度分割算法分割主成分影像,得到最终的变化检测结果。最后利用landsat影像进行实验,不仅可以有效抑制由误差造成的伪变化,同时提取的变化区域更加完整。  相似文献