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基于U型卷积神经网络的航空影像建筑物检测 总被引:1,自引:2,他引:1
经典的卷积神经网络结构在前向传播过程中分辨率不断下降,导致仅采用末层特征时难以实现建筑物边缘的精确分割,进而限制目标检测精度。针对该问题,提出一种基于U型卷积网络的建筑物检测方法。首先借鉴在图像分割领域中性能出色的神经网络模型U-Net的建模思想,采用对称式的网络结构融合深度网络中的高维和低维特征以恢复高保真边界;其次考虑到经典U-Net对位于特征金字塔顶层的模型参数优化程度相对不足,通过在顶层和底层两个不同尺度输出预测结果进行双重约束,进一步提升了建筑物检测精度。在覆盖范围达30 km2、建筑物目标28 000余个的航空影像数据集上的试验结果表明,本文方法的检测结果在IoU和Kappa两项关键评价指标的均值上分别达到83.7%和89.5%,优于经典U-Net模型,显著优于经典全卷积网络模型和基于人工设计特征的AdaBoost模型。 相似文献
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河南省气象计量管理与检定处理数据库系统 总被引:1,自引:0,他引:1
结合我省特点,开发和建立了河南省气象计量管理与检定数据处理数据库系统,不仅简化了气象计量业务管理中的人工操作,而且解决了仪器检定中数据处理精度问题。 相似文献
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利用1961—2014年广东32个气象观测站逐小时降水资料,采用线性趋势分析、Mann Kendall检验、功率谱分析、计算趋势系数等统计诊断方法,分析了广东小时强降水在年以及前、后汛期的气候特征及变化。结果表明,广东年、前、后汛期多年平均小时强降水的次数、强度、降水量和贡献率的空间分布均呈沿海向内陆递减。近54年来,广东平均小时强降水的次数、强度、降水量和贡献率在年以及前、后汛期的时间尺度上均为显著上升的趋势,与同期广东年暴雨次数和年降水变化不明显有明显差异。广东大部分测站小时强降水量均呈增加的趋势,其中珠三角增加最为显著。近54年来广东年和前汛期小时强降水次数存在3.7年和22年、后汛期存在3年左右的显著周期震荡。广东年和后汛期小时强降水次数在1993—1994年发生增加的突变,前汛期小时强降水次数没有突变发生。 相似文献
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