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遥感影像目标识别技术已广泛应用于目标动态监测与定位等领域。但影像目标识别的结果缺乏与目标属性信息的链接,导致分析人员只能依据影像特征进行分析,难以进行更复杂的目标数据关联分析与挖掘。针对遥感影像目标识别语义属性信息缺失的问题,本文利用知识图谱相关技术将影像判别的目标信息与知识语义网链接。首先,提出了一种遥感影像目标知识图谱构建框架;其次,针对遥感影像目标不同的数据类型,构建遥感影像目标知识抽取模型,提出了基于相似度目标实体识别和预定义模式的关系抽取方法;然后,基于多特征Logistic模型的影像目标实体链接方法,实现了遥感影像目标实体与百科知识库的知识关联;最后,针对预定试验区域进行试验,验证了本文方法的可行性。 相似文献
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遥感影像是地形测绘、三维重建等任务的主要数据源之一,分辨率影响着被测目标在影像上的表示能力,对后期三维模型的定位精度及重建效果起着重要作用。针对遥感影像像幅较大且目标特征表现复杂、细节丰富的特点,结合实景三维模型重建的需求,提出了一种增强型遥感影像SRGAN算法。克服了传统方法进行超分重建时易出现边缘效应、产生模糊重建的情况,改进了简单卷积网络仅能提取影像中较为浅层的特征信息,无法在提高分辨率的同时保留影像丰富细节的局限。本文所提算法在生成模型中使用密集剩余残差块进行深层特征提取,在判别模型中引入多尺度判别思想,从而保证遥感影像重建时特征纹理、细节信息、高频目标的完整与精确。实验构建不同时间、不同类型区域的遥感影像数据集,在此基础上将本文算法与Bicubic、SRGAN、ESRGAN算法进行对比分析,在超分重建中PSNR较对比算法提升约3个单位,渗透指数PI更趋向且稳定于1,SSIM与清晰度指标Q同样得到较好改善;在三维重建中影像密集匹配点数量得到提升,同时误差减少,模型精细程度和定位精度得到提高。结果表明,本文算法适用于遥感影像超分辨率重建问题,并在实景三维模型重建中对精度的提升表现较好。 相似文献
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