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关键词
一种航空影像快速纠正算法研究
作者: 李维娜   张学之   杨阳   来源: 测绘与空间地理信息 年份: 2017 文献类型 : 期刊 关键词: 快速纠正   算法   航空影像  
描述: 在地理国情监测、农村土地确权等项目中,应用的航摄影像处理软件大多是后处理软件,这些软件往往存在精度高但处理效率不高的问题,而在灾害救援、重大突发事件应急处理等领域需要对航摄影像进行快速处理。本文所研究的算法正是针对这一问题,实现了无人机航摄影像的快速纠正,为应急事件快速指挥提供了高效的解决方案,具有一定的指导意义。
基于深度学习的航空影像非正规垃圾堆放点监测技术研究与实践
作者: 李军吉   应良中   陶文旷   来源: 测绘通报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 深度学习   无人机   航空影像   非正规垃圾堆放点  
描述: 航空影像及非正规垃圾堆分布特征,提出了按地域特征勾画样本数据集提取样本数据特征,采用U/Net和Swin Transformer融合模型,以及针对性改进训练流程开展非正规垃圾堆放点信息分类研究。试验以
基于航空影像的停车线识别
作者: 马涛   李程程   来源: 测绘与空间地理信息 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 无人机   航空影像   停车线识别  
描述: 为了合理控制停车位数目,解决停车难的问题,本文基于航空影像进行停车线识别,利用高分辨率的无人机航拍影像代替传统复杂的动态视频信息。对提取结果的定量评估表明,通过本文的技术流程能够有效识别停车线,并得到较好的结果,能够为交通管理部门提供可靠的数据支持。
基于单类分类的航空遥感影像变化检测
作者: 薄树奎   荆永菊   来源: 郑州航空工业管理学院学报 年份: 2023 文献类型 : 期刊 关键词: 遥感影像   单类分类   变化检测   航空影像  
描述: 航空遥感影像的变化检测在城市规划等领域发挥着重要作用。文章提出一种基于单类分类的变化检测方法,通过对不同时相的航空遥感影像进行单类分类,提取针对该兴趣类别的变化信息。该方法仅需要兴趣类别的训练样本,由训练样本确定一个距离阈值,实现单类分类和变化检测。虽然简化了参数设置和样本训练,但实验结果表明,该方法与最近邻方法具有相近的变化检测精度。
基于DeepLabv3+语义分割的航空影像建筑物提取方法
作者: 廖元晖     王敬东     李浩然     杨衡   来源: 指挥控制与仿真 年份: 2024 文献类型 : 期刊 关键词: 建筑物提取   轮廓规则化   DeepLabv3+   航空影像  
描述: 基于DeepLabv3+语义分割的航空影像建筑物提取方法
基于航空影像密集匹配点云的DEM快速更新精度分析
作者: 吴坤泽     马泽     廖玉祥   来源: 测绘技术装备 年份: 2025 文献类型 : 期刊 关键词: 精度分析   密集匹配点云   航空影像   数字高程模型更新  
描述: 基于航空影像密集匹配点云的DEM快速更新精度分析
航空影像辅助的机载LiDAR植被点云分类
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  
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
基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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  
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
基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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  
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
基于编解码网络的航空影像像素级建筑物提取
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  
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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