基于卷积神经网的CCTV视频中排水管道缺陷的智能检测     

吕兵  刘玉贤  叶绍泽  闫臻 《测绘通报》2019,(11):103-108

作为地下空间信息测绘工作的一个重要部分，基于排水管道内部测绘信息的管道缺陷检测越来越受到人们的重视。CCTV技术是一种广泛使用的排水管道内部测绘与缺陷检测技术。近些年基于卷积神经网的人工智能技术在图像识别中取得了巨大成功，受此启发，提出了一种基于卷积神经网络的排水管道缺陷的检测方法，以提高CCTV视频中的管道缺陷检测的自动化和智能化。试验证明了该方法的有效性，其在缺陷识别的准确率和召回率及识别速度上均满足了排水管道缺陷智能检测的需要；同时该方法也已经在深圳市的排水管道检测中得到广泛的应用。  相似文献   

深度卷积神经网络支持下的遥感影像飞机检测     

谢梦  刘伟  杨梦圆  柴琪  吉莉 《测绘通报》2019,(6):19-23

针对YOLOv3算法对小目标检测较差及出现较多漏检的问题，本文提出了一种优化的YOLOv3算法。首先使用K-means算法计算出与数据集相适用的锚框；其次将扩张卷积引入到YOLOv3网络，用来增强网络高层的感受野，改善小目标的检测效果；然后使用深度可分离卷积取代YOLOv3网络残差模块中的普通卷积，可减少计算量，从而得到一种新型卷积神经网络结构；最后在数据集上进行对比试验。结果表明，优化的YOLOv3算法能够检测出更多目标，降低漏检率，相比于YOLOv3算法，其召回率提高11.86%，F1-score提高2.99%。  相似文献   

深度学习GoogleNet模型支持下的中分辨率遥感影像自动分类     

陈斌  王宏志  徐新良  王首泰  张亚庆 《测绘通报》2019,(6):29-33,40

提出了一种基于深度学习技术的遥感分类方法，它能有效解决中分辨率影像在分类过程中出现的像元混分问题。研究选用2016年5月12日武汉市Landsat 7 ETM+遥感影像，基于GoogleNet模型中的Inception V3网络结构，借助迁移学习方法，构建出遥感分类模型，实现了对武汉市主城区4类典型地物（不透水层、植被、水体和其他用地）的自动分类提取，并将分类结果与传统最大似然分类（ML）结果进行了对比分析。研究表明：基于深度学习方法的遥感影像总体分类精度高达88.33%，Kappa系数为0.834 2，明显优于传统ML方法总体分类精度83%和Kappa系数0.755 0，而且有效抑制了地物在分类过程中出现的像元混分现象。  相似文献   

一种基于GA-BP-MC神经网络的高铁桥墩沉降预测模型     

冯绍权  花向红  陶武勇  宣伟  吴伟  续东 《测绘通报》2019,(7):50-53,82

提出一种基于马尔科夫链修正的遗传BP神经网络预测模型（GA-BP-MC），利用遗传算法的全局寻优能力初始化BP神经网络权值和阈值，初步建立GA-BP神经网络预测模型，结合马尔科夫链的无后效性修正模型预测值，形成高精度GA-BP-MC神经网络变形预测模型。结合高铁桥墩沉降数据，分别与BP神经网络、GA-BP神经网络预测模型进行对比，结果表明，该预测模型精度最高。  相似文献   

结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像自动化分类     

张金盈  姚光虎  林琳  郭怀轩 《测绘通报》2019,(2):103-107

高分卫星遥感影像空间分辨率的提高，使得地物的光谱和纹理变得更加丰富和复杂，这给遥感影像的自动化分类带来严重挑战。因此，本文提出了一种结合主动学习和词袋模型的高分二号遥感影像分类方法。首先，对研究区域进行多尺度分割，建立影像分割对象集；然后，采用词袋模型构建影像对象的语义特征向量；最后，充分考虑位于分类边界的不确定性样本分布，迭代选择最优样本用于训练支持向量机，用于分类遥感影像。为了验证本文方法的有效性和稳健性，以山东省某市的高分二号遥感影像为试验数据进行了试验分析。结果表明，本文提出的方法可以有效地将研究区域分为水体、地面、植被和建筑物四类，正确率达到90.6%以上。  相似文献   

新工科理念下的实验课程教学改革与实践探索     

蔡剑红  霍亮  朱凌 《测绘通报》2019,(2):147-152

近年来为适应创新人才的培养，"卓越计划"开启了全新教学模式。基于新工科理念，为了更好地进行实验课程教学，以"3ds Max软件三维建模"为例，笔者从课程内容安排、教学方式、考核机制等方面进行了教学探索和实践。本文以应用软件实验类课程项目教学的实践经验为基础，注重学生团队合作和交流能力、实践能力、创新能力培养，以及多渠道快速学习新事物的能力，通过与测绘新技术下多软件融合，使学生拥有知识整合能力，为提高实践教学提供参考和借鉴，以更好地适应新工科理念下的创新人才培养。  相似文献   

加权空-谱联合保持嵌入的高光谱遥感影像降维方法     

黄鸿  石光耀  段宇乐  张丽梅 《测绘学报》2019,48(8):1014-1024

高光谱遥感影像数据量大、波段数多，容易导致"维数灾难"。传统流形学习方法一般仅考虑其光谱特征，忽略了空间信息。为此提出一种非监督的基于加权空-谱联合保持嵌入（WSCPE）的维数约简算法。首先采用加权均值滤波（WMF）方法对高光谱影像进行滤波，以消除噪点和背景点的干扰。然后根据遥感影像地物分布的空间一致性，通过采用加权空-谱联合距离（WSCD）来融合像素点的光谱信息和空间信息，有效选取各像素点的空-谱近邻，并根据像素点与其空-谱近邻点之间的坐标距离来有区别的利用其近邻点进行流形重构，提取低维鉴别特征进行地物分类。在PaviaU和Indian Pines数据集上的分类结果表明，总体分类精度分别达到了98.89%和95.47%。该方法在反映影像内部流形结构的同时，有效融合了影像的空间-光谱信息，故能提高影像特征的鉴别性，并提升分类性能。  相似文献   

高分辨率光学遥感场景分类的深度度量学习方法   总被引：1，自引：1，他引：0  

叶利华  王磊  张文文  李永刚  王赠凯 《测绘学报》2019,48(6):698-707

针对高分辨率光学遥感影像场景具有同类型内部差异大、不同类型间相似度高导致部分场景识别困难的问题，本文提出了一种深度度量学习方法。首先在深度学习模型的特征输出层上为每类预设聚类中心，其次基于欧氏距离方法设计均值中心度量损失项，最后联合交叉熵损失项以及权重与偏置正则项构成模型的损失函数。该方法的目标是在特征空间上使同类型特征聚集并扩大类型间的距离以提高分类准确率。试验结果表明，本文方法有效地提升了分类准确率。在RSSCN7、UC Merced和NWPU-RESISC45数据集上，与现有方法相比，分类准确率分别提高了1.46%、1.09%和2.51%。  相似文献   

联合像元-深度-对象特征的遥感图像城市变化检测     

赵生银  安如  朱美如 《测绘学报》2019,48(11):1452-1463

特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足,以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题,本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先,充分利用像素级和对象级特征的优势,建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间;然后,引入LightGBM(light gradient boosting machine)算法对大量特征进行选择研究;最后,采用随机森林识别器对宜兴市2012年和2015年两期遥感图像进行识别,利用变化矩阵进行城市的变化检测。结果表明:联合像元、深度、对象特征和LightGBM特征选择算法的识别效果最好,平均的总体识别精度达到了88.50%,Kappa系数达到0.86,比基于像元、深度或对象特征的识别方法分别提高了10.50%、15.00%和4.00%;城市变化检测精度达到了87.50%。因此,本文方法是利用甚高分辨率航摄遥感图像进行城市变化的检测的有效方法。  相似文献   

低空摄影测量立体影像匹配的现状与展望     

陈晓勇  何海清  周俊超  安谱阳  陈婷 《测绘学报》2019,48(12):1595-1603

影像匹配是在两幅或多幅具有重叠度的影像中通过特定的算法提取影像间同名点的过程,是低空摄影测量数据处理中最为关键的步骤,匹配质量与效率直接影响到后续数据处理的成功与否,关系到测绘产品生成质量。本文系统阐述了低空摄影测量影像匹配的研究现状与展望。对影像匹配的分类进行总结和归纳,大体上,影像匹配可划分为两大类,即基于灰度和基于特征的匹配。重点针对基于特征的影像匹配,从点、线、面等特征提取算法及特征描述符和相似性测度与策略等方面进行了详细阐述。此外,列举最新的基于深度学习的影像匹配算法,对低空平台搭载的多样化传感器数据融合可能涉及的影像匹配方法进行了展望。  相似文献