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根据【关键词:点云滤波,RGB值,航空影像,阈值滤波,反射强度】搜索到相关结果 69 条
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一种航空影像建筑物检测的轻量化CNN建模方法
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作者:
甘文祥
张远谊
李欣园
来源:
地理空间信息
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
建筑物检测
CNN
轻量化网络
航空影像
深度可分离卷积
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描述:
得模型的存储和内存开销都较高、检测速率也容易受到影响,一定程度上造成在移动设备平台或灾害应急等场合的应用受限。针对此问题,提出一种用于航空影像建筑物检测的轻量化卷积神经网络建模方法,采用深度可分离卷积方法
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一种改进暗通道先验的航空影像快速去雾方法
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作者:
许懿娜
王义
黄华平
杨丽颖
陈松
来源:
遥感信息
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
暗通道先验
滤波
快速
去雾
航空影像
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描述:
针对当前采用暗通道先验方法进行航空影像去雾时效率低下的问题,提出一种改进暗通道先验的快速去雾方法,从大气透射率t值获取、大气环境光A值获取两个方面进行改进。首先,采用均值滤波获取大气透射率t,在改进
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一种航空影像建筑物检测的轻量化CNN建模方法
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作者:
甘文祥
张远谊
李欣园
来源:
地理空间信息
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
建筑物检测
CNN
轻量化网络
航空影像
深度可分离卷积
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描述:
得模型的存储和内存开销都较高、检测速率也容易受到影响,一定程度上造成在移动设备平台或灾害应急等场合的应用受限。针对此问题,提出一种用于航空影像建筑物检测的轻量化卷积神经网络建模方法,采用深度可分离卷积方法
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一种改进暗通道先验的航空影像快速去雾方法
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作者:
许懿娜
王义
黄华平
杨丽颖
陈松
来源:
遥感信息
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
暗通道先验
滤波
快速
去雾
航空影像
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描述:
针对当前采用暗通道先验方法进行航空影像去雾时效率低下的问题,提出一种改进暗通道先验的快速去雾方法,从大气透射率t值获取、大气环境光A值获取两个方面进行改进。首先,采用均值滤波获取大气透射率t,在改进
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基于高分辨航空影像在农村宅基地确权中的应用分析
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作者:
胡勇
来源:
江西建材
年份:
2017
文献类型 :
期刊
关键词:
高分辨
宅基地
确权
航空影像
农村
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描述:
农村宅基地确权工作是2013年中央一号文件确定的农村土地方面的重要工作,为了进一步提升确权工作效率,本文从常见的农村宅基地确权手段进行分析,重点探讨了工作效率与经济性较高的高分辨航空影像技术在农村
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航空影像辅助的机载LiDAR植被点云分类
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作者:
王果
王强
张振鑫
徐棒
赵光兴
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
植被点云分类
图像处理
机载激光雷达
融合
航空影像
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描述:
针对从非地面点云数据中难以自动分类植被和建筑物的问题,提出一种航空影像辅助的机载LiDAR(Light Detection and Ranging)植被点云分类方法。根据植被的光谱特征明显不同于其他
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航空影像辅助的机载LiDAR植被点云分类
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作者:
王果
王强
张振鑫
徐棒
赵光兴
来源:
激光与光电子学进展
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
植被点云分类
图像处理
机载激光雷达
融合
航空影像
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描述:
针对从非地面点云数据中难以自动分类植被和建筑物的问题,提出一种航空影像辅助的机载LiDAR(Light Detection and Ranging)植被点云分类方法。根据植被的光谱特征明显不同于其他
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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作者:
陈凯强
高鑫
闫梦龙
张跃
孙显
来源:
遥感学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
建筑物提取
深度学习
遥感
航空影像
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描述:
Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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作者:
陈凯强
高鑫
闫梦龙
张跃
孙显
来源:
遥感学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
建筑物提取
深度学习
遥感
航空影像
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描述:
Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成
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基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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作者:
陈凯强
高鑫
闫梦龙
张跃
孙显
来源:
遥感学报
年份:
2021
文献类型 :
期刊
关键词:
卷积神经网络
建筑物提取
深度学习
遥感
航空影像
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描述:
Networks),自主学习多级的和具有区分度的特征来更好地辨识建筑物和背景,实现航空影像中的像素级建筑物提取。该网络由编码子网络和解码子网络两部分组成,编码子网络对输入图像进行空间分辨率压缩,完成