基于错误式学习的低空影像人行横道多角度自动识别

提出了一种基于特征的错误式学习分类器半自动迭代训练方法,该分类器能够自动识别多角度低空影像上的人行横道线,在人行横道线管控与数据库建立、道路网提取上有较好的应用。介绍了基于错误式学习的分类器训练思路与方法,并提出了将同一地区不同角度低空影像的识别结果进行合并,从而尽可能全面的检测出被城区高楼以及车辆遮挡的人行横道线的思路。通过对比实验该方法的鲁棒性,并在其基础上随机选取多组数据进行系列实验,证实了基于错误式学习的分类器比传统方式训练的分类器有更好的综合性能,能够在不降低识别耗时的前提下产生高准确率、低漏检率和低误识别率的识别结果。     

三江源典型区草地退化Hyperion高光谱遥感识别研究

三江源草地退化直接影响当地及长江、黄河和澜沧江中上游地区的生态安全、水资源合理利用、经济可持续发展和社会稳定,一直是人们关注的焦点问题。近年来,该地区草地群落毒杂草组分增大,退化严重。高光谱遥感具有精细识别草地种群的潜在能力,如何利用其进行草地群落组成信息探测并进行退化识别是当前研究的热点和难点问题。利用卫星高光谱Hyperion影像和地面实测高光谱遥感数据,通过多端元混合像元分解技术,提取可食牧草、毒杂草以及裸土组分信息;以此为指标对研究区草地退化程度进行分类识别,依次为:未退化、轻度退化、中度退化、重度退化和极度退化。利用野外样方实测数据验证监测结果,精度达到84.2%,表明高光谱遥感对草地退化探测具有良好的应用潜力。     

激光扫描技术在中国古代建筑精细测绘中的应用 ——以西安钟楼三维建模及精细测绘项目为例

以西安钟楼的精细测绘与三维建模为工程实例,利用三维激光扫描技术对钟楼进行精细扫描测量,构建了准确翔实的钟楼三维模型,绘制了楼体详尽的纵横剖面、立面等二维图,为钟楼修缮和存档提供了准确的测量数据、图形、图像及模型.此外,通过该案例,详细分析了三维激光扫描技术在中国古建筑测绘应用中的技术优势与不足.     

面向地图图片识别的两种卷积神经网络分析

针对目前多种网络基于小数据集或国际通用的一些标准数据集进行训练与测试,无法满足从互联网图片中高效识别出地图图片的需求,该文构建了一套基于卷积神经网络的互联网图片分类体系,对自动采集的92543张互联网图片经类型标注后形成样本库,将样本输入残差网络ResNet50和轻量级网络SqueezeNet中进行训练及测试.结果 显示:在地图类中,ResNet50的精确率、召回率分别比SqueezeNet高2.01％、0.32％;前者所耗费的训练、测试时间分别为后者的2.51倍、6.43倍,将上述指标进行归一化处理来综合评价两种网络在地图图片识别中的优越性.得出结论:SqueezeNet网络在地图识别应用中更具优越性,可有效提升在互联网地图图片中所包含"问题地图"的审查效率和及时响应服务.     

注意力机制与卷积神经网络融合的军队标号识别方法

手绘军队标号识别是基于草图的战场态势表达的重要组成部分.针对现有的草图特征手工提取方法费时费力,以及依靠数据驱动的深度学习方法泛化能力受到训练数据多样化制约的问题,提出一种注意力机制与卷积神经网络融合的军队标号识别方法.首先构建了特征提取模型Sketch-Net,实现手绘军队标号特征的初步提取;然后引入注意力机制模块,...     

归类识别地名匹配算法

针对现有中文地名匹配算法忽略中文表达的多样性和规则性使得匹配准确性不足的问题,文章提出了一种归类识别地名匹配算法。该算法首先基于地名通名词典和地名结构规则知识库对地名类型判定,然后进行地名核心词字符串相似度匹配,最终得到符合查找期望的匹配结果。论文以居民小区地名为具体研究对象,利用该算法对德州市600条已售小区数据进行匹配验证,试验结果表明该算法在匹配效率和准确性两方面有较大提升。     

利用车载激光雷达扫描的街道级道路变化检测

随着城市化的发展,中国的城市路网正以惊人的速度延伸和更新,如何高效、科学地管理庞大的路网成为难题.车载激光雷达系统具有野外作业量小、操作方便、大数据量采集等优点,可以用于恢复真实的道路场景,进一步实现街道级的道路变化检测.本文利用车载激光雷达扫描获取的点云数据,提出了一种基于数字高程模型和密度图的变化检测方法,用准确率...     

基于卷积神经网络的电线塔识别与更新入库

利用卷积神经网络实现了电线塔的提取与更新入库.首先将遥感影像分为训练区域与校正区域,结合本底矢量数据,在训练区域分别获得目标与非目标样本影像块,并以此训练卷积神经网络;再利用卷积神经网络在校正区域提取电线塔;然后通过与本底数据的叠置分析,获得电线塔的增量数据;最后根据不同的类型对增量数据进行更新入库.实验结果表明,该方...     

Pleiades高分辨率卫星影像道路提取技术

遥感影像上的道路提取是摄影测量与计算机视觉研究的一项重要内容,本文设计了一种高分辨率卫星影像道路提取方法,首先,利用Canny边缘提取算子提取左影像上的边缘,并利用霍夫变换对线特征进行检测,根据道路的几何特性检测平行直线,再基于影像匹配方法匹配立体像对上的道路;然后,利用卫星影像RPC参数前方交会原理实现道路的几何定位。利用Pleiades卫星影像开展试验,自动提取的道路与人工采集的道路几何定位误差在1个像素以内,试验结果验证了本文方法的有效性。