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提出一种基于卷积神经网络和图割法的自动提取高分影像建筑物的方法。首先,通过卷积神经网络定位与检测建筑物的位置,逐一提取单个建筑物轮廓,利用检测结果分别建立建筑物和非建筑物的高斯混合模型(GMM),然后结合最大流最小割的图像分割方式实现全局优化,完成建筑物初步提取,最后用形态学进行优化。通过试验证明了该方法的可行性。 相似文献
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城市内涝是当前典型的一类城市自然灾害,影响着居民的生活质量。以城市内涝点作为研究对象,综合考虑内涝对城市居民工作和生活等方面造成的影响,筛选出与影响程度相关的21类空间数据。同时,基于深度学习原理构建栈式自编码神经网络模型,结合层次分析法获取的内涝点影响程度标签,剖析21类空间数据与内涝点对居民工作生活影响程度的关系,实现城市内涝对居民工作和生活影响的定量分析。实验表明,栈式自编码神经网络模型能准确地描述内涝点周围的系列空间数据与内涝影响程度之间的关系,可有效预测潜在内涝点对居民工作和生活的影响程度大小,可用于城市防洪排涝方案的制定和排水管网的优化设计。 相似文献
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提出一种基于二值化赋范梯度特征和卷积神经网络的航空影像绝缘子自动定位方法。首先利用二值化赋范梯度分类器提取绝缘子候选窗口,而后利用卷积神经网络算法进行精细识别,获得包含绝缘子目标的窗口集,最后对高重叠度窗口集进行加权迭代合并得到最终绝缘子定位结果。采用广东电网大型无人机实际线路巡检获取的可见光影像对自动定位算法进行验证,实验结果表明,在复杂背景下绝缘子整体回调率为90.5%,定位精度为92%,证明该方法能够对复杂背景下可见光影像中的绝缘子进行有效识别定位,且算法通用性较强,可适应不同背景的可见光影像。 相似文献
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沿海地区的水深测量是大多数海岸工程和沿海科学应用的常见要求。然而,在我国南海浅水区域(0—10 m)及部分政治敏感区,船只很难到达导致测量非常不便,这种情况下遥感测量方法凸显了其价值。本文基于QuickBird多光谱遥感影像及同时期多波束实地测量水深点数据,利用6种算法模型定量反演了中国南海甘泉岛周边浅海的水深。精度验证结果表明,基于遗传算法优化的BP神经网络模型与实际测量水深的相关系数R2大于0.96,测量结果可靠。 相似文献
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在轨卫星或者空间碎片数量的增多,是对空间目标地基自动观测的一个挑战。尽管北美防空司令部编目管理了绝大多数直径超过10 cm的空间物体,但由于轨道摄动,空间目标的位置信息(基于6个轨道根数)依然非常重要,并需要定期更新。在过去的几十年里,配备电子传感器的现代地基光电望远镜已广泛用于天体测量领域。然而,这种设备的跟踪性能主要取决于空间目标的大小和亮度。这些目标所在的天文图像会有不同的背景;而且,在基于凝视模式的短曝光实时观测过程中,运动目标和背景恒星在不同的信噪比下显示为类似的点扩散函数,难以辨认。本研究是为了实现对非高斯和动态背景的高灵敏度检测和跟踪能力的提高,并具有简单的系统机制和出色的计算效率。为突破该限制,将重点放在利用状态估计技术对微小卫星和暗弱目标进行跟踪上。提出一种基于神经网络的自适应运行高斯平均算法,用以从恒星背景及干扰下提取运动的空间目标。该方法随后被集成到了一个检测前跟踪框架中。该框架利用基于蒙特卡洛的粒子滤波跟踪空间目标。三段来自亚太地基光学空间目标观测系统(APOSOS)图像序列被用来对该跟踪策略进行评估。实验结果表明,该方法能够达到满意的跟踪性能。 相似文献