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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
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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
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针对Mask匀光法对低通滤波器及其尺寸参数依赖的问题,提出一种变分Mask自适应匀光算法。根据影像自身的先验信息,结合Mask数学模型构造变分能量函数,分别利用各向异性和各向同性全变分正则项约束理想影像和背景影像,采用分裂Bregman方法交替迭代求解,可同时获取最优化背景影像和理想影像。利用3幅光照不均匀的遥感影像进行实验并与3种不同滤波尺寸的Mask匀光法进行了比较,本文方法在目视效果和定量评价指标上均呈现明显的优势,在消除亮度不均的同时能够保持影像的纹理和细节信息。 相似文献
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针对光学遥感影像匀光中的马斯克匀光方法的实现需要较大的滤波窗口,易导致匀光的结果对影像中的水体、阴影等存在较大的辐射增强,以及对影像的边缘处理有较大的误差等问题,该文提出改进的马斯克匀光方法:首先生成背景影像;然后对输入影像与获得的背景影像复合进行锐化增强;最后对锐化增强的结果进行拉伸处理。试验结果表明,该方法可以在滤波器窗口为3或5的情况下在对影像匀光的同时实现锐化增强。 相似文献
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蝗虫是常见的害虫之一,对农作物和生态系统具有很大的危害,采用常规的方法对蝗虫进行监测存在一定局限性,为了有效应用海量野外影像数据实现对蝗虫实时监测,本文建立了一种基于深度学习网络的蝗虫自动识别模型。利用手机模拟摄像头获取的内蒙古锡林浩特附近草原的280张蝗虫的RGB图像,采用深度学习算法中的Faster R-CNN（Faster Region-based Convolutional Neural Network）网络结构建立了蝗虫识别模型。经验证该模型的精确度为0.756,可以较准确地将蝗虫从野外复杂环境中识别出来,与以往同类研究相比,在识别结果和实用性方面均有较大的进步。该模型是建立蝗虫实时监测系统的基础,可以为蝗虫的防治提供辅助信息,同时该网络结构还可以应用于其他害虫的识别,具有较强的推广性,拓宽了深度学习算法的应用领域。 相似文献
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A. J. Dean 《Experimental Astronomy》1995,6(4):77-84
The demands imposed on the imaging system of an astronomical gamma-ray telescope are numerous; it must identify and resolve individual point sources, often in crowded regions of the sky; extended emission structures must be measured on angular dimensions which can extend up to the size scale of the Galactic plane; it must achieve these goals with high sensitivity for both the wide band continuum radiation as well a for discrete spectral line emissions, and ideally have as large a field of view as possible to enhance the probability of registering the unpredictable transient events which pervade the high energy sky. True imaging systems are currently under development for operation for energies up to about 100 keV, however the most practical tool for higher energies, for the time being, remains the coded mask. Some options are briefly reviewed. 相似文献
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面向食品领域的图像检索和分类等方面的研究成为多媒体分析和应用领域越来越受关注的研究课题之一.当前的主要研究方法基于全图提取视觉特征,但由于食品图像背景噪音的存在使得提取的视觉特征不够鲁棒,进而影响食品图像检索和分类的性能.为此,本文提出了一种基于Faster R-CNN网络的食品图像检索和分类方法.首先通过Faster R-CNN检测图像中的候选食品区域,然后通过卷积神经网络（CNN）方法提取候选区域的视觉特征,避免了噪音的干扰使得提取的视觉特征更具有判别力.此外,选取来自视觉基因库中标注好的食品图像集微调Faster R-CNN网络,以保证Faster R-CNN食品区域检测的准确度.在包括233类菜品和49 168张食品图像的Dish-233数据集上进行实验.全面的实验评估表明：基于Faster R-CNN食品区域检测的视觉特征提取方法可以有效地提高食品图像检索和分类的性能. 相似文献
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为了提高遥感图像中多尺度飞机目标的检测精度,本文提出一种基于改进Faster R-CNN的遥感图像飞机目标检测方法。该方法借助多层级融合结构,将深层次的语义特征与浅层次的细节特征相结合,生成多种尺度的既具有精确的位置信息又具有深层次的语义特征的特征图;再借助Faster R-CNN的多尺度RPN (Region Proposal Network)机制,通过对RPN中候选区域尺度的修正,从而提高遥感图像中多尺度飞机目标的定位精度;最后利用Faster R-CNN的分类回归网络,得到飞机目标检测结果。在高分辨率遥感图像中进行了实验,对3种特征提取网络ZF、VGG-16以及ResNet-50进行改进,改进后的精度分别提高了11.34%、9.87%以及1.66%,并且生成的检测框更加贴合飞机目标。实验结果表明,本文方法适用于遥感图像多尺度飞机目标检测,在提高目标定位精度的同时降低了目标漏检现象。 相似文献
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基于Mask原理的遥感影像恢复技术研究 总被引：11，自引：1，他引：11
从传统摄影复制技术中的Mask晒像原理出发 ,针对航空航天遥感影像上出现四周减光、照度与颜色不均匀、对比度下降、影像模糊等质量退化情况 ,提出将影响影像退化的各种因素综合考虑 ,通过一种基于Mask的影像复制技术来建立影像降质模型 ,并以此Mask影像对遥感影像进行恢复处理。试验结果表明 ,该恢复算法是可行的。 相似文献