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城中村作为一种特殊的城市聚落类型,对其进行精确有效的监控识别有助于实现城乡协调发展、优化城乡生态环境。现有面向对象的城中村识别方法通常需要大量样本数据,导致训练成本较高,数据更新效率偏低。针对以上问题,本文提出了顾及多分辨率特征的复合字典城中村识别方法。首先通过密集格网采样提取尺度不变特征转换(SIFT)全局特征,并与多分辨率颜色矢量角直方图特征融合,形成视觉词典;然后将影像表示为视觉词频率直方图;最后使用随机森林分类器进行分类,以实现场景尺度的城中村识别。以高分二号影像为测试数据对该方法进行验证,结果表明,其总体精度达90.08%,Kappa系数达80.16%,相较于加速稳健特征(SURF)、SIFT、VGG16、ResNet50,总体精度分别高出8.99%、3.51%、4.78%、2.28%。 相似文献
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电气化铁道接触网的非接触式检测研究对保障铁道的安全运营具有重要意义,检测工作需要大量的精确接触网点云数据支持,目前存在接触网部件间不易分割导致难以提供精确接触网点云数据支持的问题。针对该问题,本文提出了多级索引及移动向量联合的接触网提取方法。首先利用多级索引框简化铁道场景数据;然后通过轨迹线构建提取通道获取支柱底部中心点集,以计算沿轨移动向量;最后进行二级索引框的姿态调整,实现接触网的准确提取。本文设计了参数分析与对比试验,在10 km铁道场景中进行试验分析。结果表明,本文算法对接触网提取的查准率、查全率、F1均在约99%,均优于参照算法,表明本文算法能够适应复杂场景。 相似文献
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提出了一种基于彩色信息的尺度不变特征匹配算法以实现彩色图像间的特征匹配 引入对光照变化具有一定鲁棒性的对角-偏移模型通过模型变换求出图像各位置的彩色不变量并以此作为输入图像再采用改进的harris算法提取图像的几何信息建立一种具有几何和颜色不变性的特征向量最后利用特征向量间的相关系数完成匹配 本文将该算法用于街景影像匹配中并对比与传统sift算法的差异结果表明此算法不但能够得到分布均匀密集度高的匹配点且耗时少匹配精度高证明了对于街景影像匹配研究的适用性 相似文献
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识别同名道路在多源异构道路网匹配过程中十分关键。提出了一种多元Logistic模型的道路网匹配算法。首先选取并设计了能有效综合空间与非空间信息进行道路不相似性描述与区分的三种特征,即最小方向变化角、综合中值Hausdorff距离和语义差异三种不相似性特征,然后利用此三项特征结合多元Logistic回归模型构建准确的道路网匹配模型。利用该模型对道路网中待匹配道路进行匹配概率预测,从而获取道路的匹配结果,实现路网匹配。实验结果表明,本文方法避免了组合特征精确权值与阈值的设定,并能有效解决匹配结果对单元变量过于依赖的问题,具有良好的适应性、较高的准确率和召回率。 相似文献
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针对高分影像建筑物提取存在错分和漏分等问题,常见的单幅影像矩形轮廓优化由于投影差、树木和阴影遮挡等问题边缘准确度不够,本文提出了一种融合多时相建筑物轮廓优化方法。首先,将两期高分影像进行匹配等预处理,利用基于偏移阴影分类验证提取建筑物初始结果。然后,分别获得两期影像中各建筑物轮廓的最小面积外接矩形,并对同名建筑物的最小面积外接矩形的各对应角点进行匹配。最后,通过对比两期影像的对应最小面积外接矩形的对应边上建筑物像素点的数量,选择像素点数量多的边作为适宜边进行平移以获得最优边,四条边都是最优边后进行直线正交得到最终符合建筑物原始形态的轮廓。试验结果表明,本文方法相比传统方法和其他轮廓优化方法在精确度和完整度上均有提高。 相似文献
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同名道路匹配技术是道路数据集成、更新和融合的重要前提。道路网匹配在智能交通(intelligent transportation system,ITS)与位置服务(location-based service,LBS)等方面具有重要的研究价值和应用意义。本文提出了一种道路网多特征匹配优化算法:首先从形状、距离、语义3方面分别设计了基于面积累积的形状差、综合中值Hausdorff距离和全局加权属性项距离3种相似性度量,以更准确地描述道路待匹配对之间的特征差异;然后通过SVM对相似性特征样本集训练,以构建道路网回归匹配模型;最后利用此模型对未知匹配结果道路待匹配对进行匹配结果预测。大量试验结果表明,本文算法对非线性偏差明显的道路网数据能够实现较高的匹配准确率和召回率,能有效地用于包含多重匹配关系的道路网匹配。 相似文献
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目前的阴影自动补偿方法仍然存在对比度提升的自适应能力不足等问题.Wallis滤波原理常用于影像色彩匀光,但应用于阴影补偿时会存在影像反差系数对对比度提升效果不理想的问题.首先,通过增加补偿强度系数及拉伸系数,设计了改进的Wallis阴影补偿模型;然后,获取阴影周边的非阴影区域信息作为补偿目标,利用阴影边界在局部范围内寻... 相似文献