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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: 绍兴市越城区、柯桥区和上虞区作为研究区域,利用飞马航测无人机获取航空影像数据,对比分析了本文提出的方法和基于深度学习的典型地物要素提取方法在非正规垃圾堆放点监测上的应用,试验结果表明本文提出的方法准确率提高了1.72倍。
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。
城市航空影像中居民地的自动提取及并行实现
作者: 丁凤霞   来源: 深圳大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 居民地   自动提取   认知信息论   并行算法   航空影像  
描述: 城市航空影像中居民地的自动提取及并行实现
高分辨城市航空影像阴影检测和消除及其并行算法
作者: 彭蓉   来源: 深圳大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 阴影检测   阴影消除   认知模型   并行算法   航空影像  
描述: 高分辨城市航空影像阴影检测和消除及其并行算法
航空影像中建筑物信息提取中的匹配算法研究
作者: 唐松华   来源: 深圳大学 年份: 2016 文献类型 : 学位论文 关键词: 阴影边缘平行线   地面点匹配   平行线匹配   航空影像   屋顶轮廓匹配  
描述: 的影像匹配算法开展了以下工作: 1、概述了航空影像中关键地物提取现状以及影像匹配的发展。介绍了影像匹配的一些基本概念。 2、基于航空影像中存在建筑物阴影边缘平行线这一鲜明特征,提出了一种
航空影像无控拼接及匀光匀色方法研究
作者: 夏孟涵   来源: 武汉大学 年份: 2017 文献类型 : 学位论文 关键词: 几何对齐   色调一致性   色调校正   全局一致   航空影像  
描述: 的高分辨率合成影像,以满足全局分析和整体解译等应用的需求。航空影像拼接技术流程主要包括几何对齐、色彩一致性处理,拼接线选取和边界融合四个环节。本文针对低空无人机影像序列快速无控拼接方法中的具有挑战性
基于高分辨航空影像在农村宅基地确权中的应用分析
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  
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
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
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