基于卷积神经网络的无人机影像违章建筑检测应用     

梁哲恒  邓鹏  姜福泉  盛森  魏汝兰  谢刚生 《测绘通报》2021,(4):111-115

无人机航拍影像具有分辨率高、回访周期短等特点,利用无人机遥感技术手段对城市范围的建设进行动态监测,可及时、有效地发现涉嫌违法的建设活动。本文结合实际项目需求,研究通过卷积神经网络方法进行违章建筑的自动检测,替代过去靠大量人力检查的模式,目前测试区域无人机影像试验取得了较好的效果,在样本数据不足5000份的情况下,准确率和召回率分别达到了71%和88%。随着样本数据的不断增多,基于该深度学习方法将较大程度上持续提升检测准确率和召回率,能够更精准地发现违法活动,具有较大的实际应用价值及潜力。  相似文献   

融合点云和多视图的车载激光点云路侧多目标识别     

方莉娜  沈贵熙  游志龙  郭迎亚  付化胜  赵志远  陈崇成 《测绘学报》2021,50(11):1558-1573

城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素.为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-vi ew network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度.为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,学习不同路侧目标的多层次、多尺度显著特征,实现行道树、车辆和杆状交通设施的精确分类.试验采用5份不同车载激光扫描系统获取的不同城市场景数据验证本文方法的有效性,其中行道树、车辆及杆状交通设施分类结果中的准确率、召回率、精度和F1指数分别达(99.19％、94.27％、93.58％、96.63％);(94.20％、97.56％、92.02％、95.68％);(91.48％、98.61％、90.39％、94.87％).结果表明,本文方法融合多视图全局信息和点云局部结构特征可以有效区分城市场景中的行道树、车辆和杆状交通设施,可为高精度地图中要素构建与矢量化提供数据支撑.  相似文献   

利用Faster R-CNN进行立交桥自动识别与定位     

马京振  陈换新  朱新铭  张付兵 《测绘通报》2021,(3):28-32,86

立交桥结构的自动识别对道路网多尺度建模、空间分析和车辆导航具有重要意义。传统基于矢量数据的立交桥识别方法过分依赖人工设计的特征,对复杂场景的适应性较差。本文提出了一种基于目标检测Faster R-CNN神经网络模型的立交桥识别方法,该方法利用卷积神经网络学习立交桥样本的深层次结构特征,进而实现立交桥的自动识别与准确定位。试验结果表明,该方法对立交桥的识别效果较好,能够在复杂的道路网中准确确定立交桥的位置,避免了人为干预对试验结果不确定性的影响,抗干扰性较强。  相似文献   

深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台研究与实现     

孙玉梅  刘昱豪  边占新  孙亮  陈敬周 《测绘通报》2021,(11):65-69,75

百度深度学习PaddlePaddle框架支持下的遥感智能视觉平台,能够运用深度学习技术实现遥感影像的智能建模、训练和解译。本文通过深入分析PaddlePaddle图像分割模型库PaddleSeg的图像处理深度学习算法模型DeepLabV3+、U²-Net及RetinaNet,开发设计了遥感智能视觉平台,实现了遥感影像的地块分割、变化检测和斜框检测等专业功能。研究表明：遥感智能视觉平台提取的图斑总面积是目视解译的80%、有效图斑比例为76%、错误图斑比例为18%,实现了快速有效的遥感图像智能处理。  相似文献   

基于高清工业相机的盾构隧道裂缝智能识别算法分析     

李梓豪  唐超 《测绘通报》2021,(8):83-87,101

裂缝一直是隧道病害的重点检测对象,但传统人工巡检仅能通过肉眼发现后记录,人工识别精准度与效率完全取决于个人经验判断,无信息化手段辅助,作业效率识别精度亟待提升。针对以上问题,本文借助高清工业相机成像分辨率高、采集速度快等特点,将高清工业相机部署于轨道车上获取隧道表面裂缝病害信息,大幅提高了隧道裂缝识别效率,将识别精度提升至0.2 mm,同时融入优化的Cascade R-CNN算法,在有监督情况下训练隧道裂缝样本,最终实现了隧道裂缝病害的高效提取,同时研发了一套包含硬件数据采集、数据处理软件、数据管理平台的裂缝病害识别路线,真正意义上破除了识别慢、精度低、靠经验、难管理的技术壁垒。  相似文献   

深度学习支持下的丘陵山区耕地高分辨率遥感信息分区分层提取方法     

刘巍  吴志峰  骆剑承  孙营伟  吴田军  周楠  胡晓东  王玲玉  周忠发 《测绘学报》2021,50(1):105-116

耕地是丘陵山区稀缺的土地资源,具有地形条件复杂、种植结构多样的特点,导致了山地耕地信息难以快速、准确获取,并且基于传统的遥感数据及遥感监测方法开展山区耕地信息快速自动提取比较困难。针对这一问题,本文以西南山区贵州省息烽县作为试验区,根据地理空间异质性特征,提出分区控制、分层提取的耕地形态信息提取思路,构建了一种地貌单元约束条件下的分区分层耕地形态信息的提取方法。该方法首先根据地貌-植被特征将试验区划分为平坝区、山坡区、林草区3类地理分区;然后在每类分区基础上,根据耕地所呈现的视觉特征划分为不同的类型,对不同类型的耕地分别设计不同的深度学习模型进行分层提取。试验结果证明,该方法对山区复杂地形背景噪声具有较好的抑制作用,所提取的耕地地块信息相比于传统方法更符合实际耕地的实际分布形态,有效地减少了漏提率和错提率。  相似文献   

遥感影像智能解译样本库现状与研究     

龚健雅  许越  胡翔云  姜良存  张觅 《测绘学报》2021,50(8):1013-1022

我国遥感对地观测等项目顺利实施,获取了大量时效性强、覆盖范围广、信息量丰富的遥感数据.但遥感影像智能化自动处理技术发展仍相对滞后,无法满足区域/全球大范围地物信息快速提取的需求.近年来,人们利用深度学习技术显著提高了影像特征提取成效,但由于所使用的深度学习样本数量和类型有限,对于多源遥感影像的自动解译能力仍然不足.本文面向大范围多源遥感影像地物信息智能解译需求,在分析现有样本集现状及问题的基础上,研究提出遥感影像智能解译样本库设计方案,并在此基础上设计了基于互联网的样本协同采集与共享服务框架.本文将为多源遥感影像样本库建设提供参考,为大范围遥感影像智能解译提供支持.  相似文献   

适用于城市场景大规模点云语义标识的深度学习网络     

杨必胜  韩旭  董震 《测绘学报》2021,50(8):1059-1067

近年来,以点云为代表的三维数据不断涌现,如何利用人工智能手段,高度提升点云的解译能力,实现城市地物目标的语义标识、三维精准提取等成为亟待攻克的难题.为此,本文提出了一种端到端的三维点云深度学习网络,通过构建不规则分布点云的上下采样策略、特征多层聚合与传播,以及顾及样本不均的损失函数,有效保障了点云采样的高效性、特征提取的准确性及网络整体性能的最优性.三维点云大规模数据集上测试表明,该深度学习网络在城市场景的语义标识正确性方面取得了优异的结果,性能优于当前的主流网络,为三维地理信息的高性能提取提供了有力支撑.  相似文献   

基于单阶段神经网络的房屋屋顶检测方法     

彭劲松 《北京测绘》2021,35(8):1089-1092

针对现有方法利用无人机影像对房屋目标进行检测的过程中存在错检、漏检率高等问题,构建了单阶段卷积神经网络来实施无人机影像房屋检测,并在德国宇航中心开源数据集(Deutsches Zentrum für Luft-und Raum fahrt,DLR)3KVehicle的基础上,采用多种数字图像增强手段对原始图像进行数据增强处理,提高训练后模型的泛化能力.在测试数据集上对训练后的网络进行测试,采用精度均值(Average Precision,AP)和每秒传输帧数(Frames Per Second,FPS)指标进行评价.并将检测结果与经典的目标检测模型单激发多盒探测器(Single Shot Multi-Box Detector,SSD)以及YOLOv3的检测结果进行对比.结果表明,所构建的卷积神经网络对于无人机影像中的房屋目标尤其是小目标有着较高的检测精度,检测精度可以达到91.3％AP,相比SSD和YOLOv3在精度方面提高了11.5％和8.3％.同时网络的检测速度可以达到每秒传输帧数21m·s-1,能够快速精确地检测出无人机影像中的房屋目标.  相似文献   

高分辨率遥感影像解译中的机器学习范式     

周培诚  程塨  姚西文  韩军伟 《遥感学报》2021,25(1):182-197

高分辨率遥感影像解译是遥感信息处理领域的研究热点之一,在遥感大数据知识挖掘与智能化分析中起着至关重要的作用,具有重要的民用和军事应用价值。传统的高分辨率遥感影像解译通常采用人工目视解译方式,费时费力且精度低。所以,如何自动、高效地实现高分辨率遥感影像解译是亟待解决的问题。近年来,随着人工智能技术的飞速发展,采用机器学习方法实现高分辨率遥感影像解译已成为主流的研究方向。本文结合高分辨率遥感影像解译的典型任务,如目标检测、场景分类、语义分割、高光谱图像分类等,系统综述了5种代表性的机器学习范式。具体来说,本文分别介绍了不同机器学习范式的定义、常用方法以及代表性应用,包括全监督学习(如支持向量机、K-最近邻、决策树、随机森林、概率图模型)、半监督学习(如纯半监督学习、直推学习、主动学习)、弱监督学习(如多示例学习)、无监督学习(如聚类、主成分分析、稀疏表达)和深度学习(如堆栈自编码机、深度信念网络、卷积神经网络、生成对抗网络)。其次,深入分析五种机器学习范式的优缺点,并总结了它们在遥感影像解译中的典型应用。最后,展望了高分辨率遥感影像解译的机器学习发展方向,如小样本学习、无监督深度学习、强化学习等。  相似文献