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针对传统遥感影像目标检测方法效率不高,并且无有效手段对检测信息进行管理利用的问题,提出了在B/S构架下基于深度学习的目标检测及定位方法。通过集成深度学习框架、WebGIS以及数据库,实现了集遥感影像目标检测、展示及管理于一体的目标检测定位系统,满足多用户基于前端浏览器的并发目标检测需求。利用网格划分策略,实现了基于前端的大区域范围的目标快速检测。基于某机场飞机目标及某城市区域运动场目标检测结果表明:本文设计的目标检测定位系统能够在前端实现目标快速检测定位,具有较高检测精度,并可有效管理检测信息,为深度学习循环再利用提供数据支撑。 相似文献
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为了找到适合天绘一号卫星三线阵相机在轨几何精化的模型和算法,首先分析了外方位线元素误差在几何参数精化中的影响,然后通过对定姿数据的预处理,消除了其中含有的高频噪声,并用正弦函数补偿了卫星平台飞行过程中的低频抖动,为三线阵相机每个镜头设计了姿态角常差模型。此外,根据传统的附加参数模型,构建了直接以像素坐标为观测值的内方位元素模型,并使用单侧有控外推的方式,确定最佳的精化模型参数组合及求解策略。试验表明,采用本文的精化方案,利用合理分布的控制点,天绘一号能达到平面精度约1 GSD,高程精度约0.8 GSD。 相似文献
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云和雪的检测是卫星遥感影像处理过程中的一部分,也是对其进行后续分析和解译等应用的关键步骤。本文提出了结合ResNet和DeepLabV3+的全卷积神经网络云雪检测方法。采用ResNet50骨干网络,根据云和雪在天绘一号遥感影像上的特点优化DeepLabV3+网络模型,并采用ELU激活函数、Adam梯度下降法以及Focal Loss损失函数来加快收敛速度、提高分割精度。通过天绘一号卫星云雪影像数据集对网络进行训练并测试,试验结果表明,本文方法与传统Otsu法相比,稳健性更强,在检测精度上优于FCN-8s与DeepLabV3+,速度上优于DeepLabV3+,能推广用于不同来源的遥感影像,具有较好的应用前景。 相似文献
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天绘一号卫星1B级产品以RPC参数形式分发给用户,既保证了产品精度,又实现了传感器技术参数隐藏。本文介绍了天绘卫星RPC模型的定义,给出了基于RPC模型的立体定位方法,针对1B级产品三级验收流程编写了基于RPC模型立体定位的三级验收软件,并以此为基础介绍了RPC模型立体定位在1B级产品质量控制中的应用。 相似文献
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