改进特征金字塔网络的遥感影像崩滑体提取

针对大多数网络存在精度低,特征冗余,计算量大,训练时间长等问题,提出密集连接特征金字塔网络(DCFPN),将特征提取网络得到的特征图通过一组并行深度可分离空洞卷积进一步计算其全局语义信息,并搭建解码上采样网络,加入连接组合特征层的结构,对遥感影像进行语义分割实现崩滑体提取,较好地解决了参数量过多,计算时间较长和精度较低等问题.通过特征金字塔网络(FPN)和DCFPN在崩滑体数据集上的大量对比实验表明,DCFPN在崩滑体语义分割方面有更高的精度并且计算量更少,训练时间更短,能够更好地为应急抢险工作.     

融合点云和多视图的车载激光点云路侧多目标识别

城市环境中的行道树、车辆、杆状交通设施是重要的交通地物,也是智能交通,导航与位置服务,自动驾驶和高精地图等行业应用的核心要素.为了准确识别这些路侧目标,本文提出一种融合点云和多视角图像的深度学习模型PGVNet(point-group-vi ew network),充分利用目标点云数据中空间几何信息及其多视角图像中高级全局特征提升路侧行道树、车辆和杆状设施的分类精度.为了减少视图间的冗余信息并增强显著视图特征,PGVNet模型利用预训练的VGG网络提取多视图特征,对其进行分组赋权获取最优视图特征;采用嵌入注意力机制的融合策略,利用最优视图特征动态调整PGVNet模型对点云不同局部关系的注意力度,学习不同路侧目标的多层次、多尺度显著特征,实现行道树、车辆和杆状交通设施的精确分类.试验采用5份不同车载激光扫描系统获取的不同城市场景数据验证本文方法的有效性,其中行道树、车辆及杆状交通设施分类结果中的准确率、召回率、精度和F1指数分别达(99.19％、94.27％、93.58％、96.63％);(94.20％、97.56％、92.02％、95.68％);(91.48％、98.61％、90.39％、94.87％).结果表明,本文方法融合多视图全局信息和点云局部结构特征可以有效区分城市场景中的行道树、车辆和杆状交通设施,可为高精度地图中要素构建与矢量化提供数据支撑.     

利用深度卷积循环神经网络的高光谱影像空谱特征分类方法

针对高光谱影像分类问题,提出了基于深度卷积循环神经网络的高光谱影像空谱特征分类方法.首先将高光谱数据立方体看作一组特征序列;然后利用深度卷积循环神经网络构建特征序列的依赖关系,并采用"预训练+微调"的训练策略对深层网络模型进行训练,从而使得所设计的深层网络在训练样本较少的情况下也能得到更加充分的优化.在Pavia大学和Indian Pines数据集上的试验结果表明,构建的深度卷积循环神经网络的分类精度比RNN方法分别提升了9.49％和5.8％.     

堆叠降噪自编码器的影像特征融合变化检测

提出一种基于堆叠降噪自编码器的影像特征融合变化检测方法.首先在影像分割对象的像素级特征和对象级特征分析、设计与提取基础上,通过像素级特征主成分分析与特征优选处理算法,实现遥感影像多类型特征融合并构建分割对象的多维特征向量;其次利用堆叠降噪自编码器的高维复杂数据处理能力,实现遥感影像多维融合特征的变化检测.实验结果表明,...     

多源遥感精确提取光伏电站研究

光伏是主要的清洁能源之一,对光伏电站的监测是获取光伏电站运行、分布和变化的重要途径.以哨兵2号(Sentinel 2)和高分2号(GF-2)卫星影像为数据源,建立光伏电站识别指数,构建融合指数特征和纹理特征的多特征多尺度的图像,利用深度学习方法识别不同本底环境的光伏电站,结合空间关联方法精确提取光伏电站的面积.结果表明...     

ToF深度相机标定方法研究进展

目前ToF相机标定多是利用激光反射强度图像并采用张正友棋盘格的标定方法,通过最小化重投影误差对相机参数进行优化.但因图像分辨率的影响,像点坐标的准确提取存在困难,通常包含较大的误差,解算方法对噪声也较为敏感.预期今后的研究将更多地结合距离值信息,并进一步提高像点坐标检测的准确性,优化相机模型,以提升解算方法的稳定性和精度.     

基于改进U-Net的建筑物集群识别研究

针对U-Net在高分影像建筑物提取中部分建筑物边缘特征易模糊或丢失的问题,提出一种对高分影像建筑物边缘增强,同时对U-Net部分卷积过程进行改进的优化的建筑物提取方法.首先利用域变化递归滤波的方式对建筑物边缘进行增强,将增强后影像输入U-Net神经网络中进行训练;其次为充分利用建筑物在高分影像上丰富的细节特征,尝试在原...     

基于多层次感知网络的GF-2遥感影像建筑物提取

高分辨率遥感影像建筑物提取任务在城市规划、城镇化进程等领域发挥着重要作用.针对现有的深度学习提取方法存在浅层特征未得到有效利用、小目标信息容易丢失等问题,提出了一种多层次感知网络.该网络利用密集连接机制充分提取特征信息,并构建平行结构保留不同特征分辨率的空间信息,增强不同深度、尺度特征信息,减少细节特征的丢失;同时利用...     

利用Faster R-CNN进行立交桥自动识别与定位

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...