检索结果-内蒙古大学图书馆

武汉大学学报（信息科学版） 2023年第2期48卷 214-223页

作者：柳景斌毛井锋吕海霞古富强李航武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 武汉大学卫星导航定位技术研究中心湖北武汉430079 重庆大学计算机学院重庆400044 广州中海达卫星导航技术股份有限公司广东广州511400

全球导航卫星系统多系统融合定位是未来无人驾驶等智能应用的关键基础设施,无人驾驶等智能应用经常需要面对城市等复杂环境,由于受到建筑物的遮挡与多路径的影响,观测值出现误差的概率也在不断增加,因此分析多系统融合定位可靠性并进行... 详细信息

全球导航卫星系统多系统融合定位是未来无人驾驶等智能应用的关键基础设施,无人驾驶等智能应用经常需要面对城市等复杂环境,由于受到建筑物的遮挡与多路径的影响,观测值出现误差的概率也在不断增加,因此分析多系统融合定位可靠性并进行粗差的探测识别,确保定位结果准确可靠具有重要意义。基于可靠性理论与假设检验粗差探测方法,采用MGEX(multi-GNSS experiment)测站数据进行可靠性评估与粗差探测实验。实验结果表明,BDS(BeiDou navigation satellite system)/GPS(global positioning system)组合下,双频IF(ionospheric-free)组合定位解算的最小可探测粗差与最大不可探测粗差对定位的影响值较单BDS解算分别下降了7.105 m、22.368 m,双系统较单系统可靠性提升明显。BDS/GPS组合下,双频IF组合定位解算的最小可探测粗差与最大不可探测粗差对定位的影响向量较单频解算结果下降了4.105 m、1.621 m,双频数据较单频数据的可靠性更优。基于可靠性评估结果开展了模拟粗差探测实验,结果表明,双频观测值包含单粗差时,BDS粗差探测成功率与识别率分别为99.96%、90.56%;BDS/GPS组合粗差探测成功率与识别率分别为99.96%、99.05%。包含双粗差时,BDS粗差探测成功率与识别率分别为100%、65.67%;BDS/GPS组合粗差探测成功率与识别率分别为100%、71.91%。结果表明多系统组合定位能够更好地探测和识别粗差观测值。

关键词：北斗三号全球导航卫星系统多频多系统可靠性评估粗差探测融合定位

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集成CNN和Transformer的通道交互多层级融合变化检测

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测绘科学 2024年第5期49卷 110-121页

作者：邵攀石卫超秦道龙张晓东董婷管宗胜三峡大学水电工程智能视觉监测湖北省重点实验室湖北宜昌443002 三峡大学计算机与信息学院湖北宜昌443002 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

为有效集成卷积神经网络的局部性和Transformer的全局性,提出一种全新的通道交互多层级融合变化检测网络CIMLFNet。以CNN和Transformer为基础,设计一种三通道特征提取器,以充分提取两期影像的时空特征;构建一种金字塔时空交叉注意力模块... 详细信息

为有效集成卷积神经网络的局部性和Transformer的全局性,提出一种全新的通道交互多层级融合变化检测网络CIMLFNet。以CNN和Transformer为基础,设计一种三通道特征提取器,以充分提取两期影像的时空特征;构建一种金字塔时空交叉注意力模块,利用通道2提取的特征增强通道1和3提取的特征,突出变化信息;提出一种双分支通道交互多层级融合模块,分别从层级优先和通道优先的角度对增强的特征进行融合,以充分利用CNN和Transformer的优势和互补性;给出一种简单有效的边界区域增强分类器。在WHU、Google、GVLM和LEVIR等4组公开变化检测数据上,CIMLFNet的F_(1)/IoU值分别达到91.19%/83.80%、85.97%/75.40%、88.85%/79.94%和90.07%/81.94%,明显优于6组对比方法,验证了CIMLFNet的有效性。

关键词：遥感变化检测 CNN Transformer 通道交互多层级融合金字塔时空交叉注意力边界区域增强

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基于语义分割与道路结构的车道线检测方法

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交通信息与安全 2023年第3期41卷 103-110页

作者：丁玲肖进胜李必军李亮陈宇胡罗凯湖北第二师范学院计算机学院武汉430205 武汉大学电子信息学院武汉430072 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430072

车道线的准确检测对于智能辅助驾驶和车道偏离预警系统的性能有着非常重要的作用,当前的传统研究方法普遍存在对复杂道路环境的适应性不够,检测精度有待提高等问题。针对复杂交通环境的车道线检测问题,充分考虑到复杂道路结构的语义信息... 详细信息

车道线的准确检测对于智能辅助驾驶和车道偏离预警系统的性能有着非常重要的作用,当前的传统研究方法普遍存在对复杂道路环境的适应性不够,检测精度有待提高等问题。针对复杂交通环境的车道线检测问题,充分考虑到复杂道路结构的语义信息,提出了1种基于语义分割与道路结构的车道线检测方法。该算法采用Encoder-Decoder的基础网络结构模式,通过改进实现语义分割,利用池化层的索引功能,以反池化的方式进行上采样,在每个上采样之后连接多个卷积层。然后再使用标准交叉熵损失函数训练分割网络,利用深度学习方法得到排除外部环境干扰的道路分割图像,并对分割后的道路图像进行透视变换,采用Hough变换和边缘点的参数空间投票,快速提取和修正车道线左右边缘点,将提取的边缘点进行贝塞尔曲线拟合,实现车道线的平滑显示。提出的算法在相关车道线数据集上进行了训练和测试,与基于参数空间投票方法相比,准确度提升5.1%,时间平均增加了8 ms;与卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)方法相比,准确度降低了1.75%,时间平均减少了6.2 ms。测试结果表明,利用提出的语义分割编解码网络有助于优化模型结构,在满足实时检测要求的基础上降低了对计算硬件资源的需求。

关键词：智能交通车道线检测语义分割道路结构参数投票空间

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基于生成对抗网络的蓝光激光刀视频实时上色方法

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武汉大学学报(工学版) 2025年第1期58卷 150-162页

作者：潘晓英廉佳贺琪琪薛玉锋王昊罗斌陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室陕西西安710100 西安邮电大学计算机学院陕西西安710100 西北工业大学软件学院陕西西安710072 空天地海一体化大数据应用技术国家工程实验室陕西西安710129 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

针对蓝光激光刀手术视频过曝无法看清病灶的问题,提出了一种上色方法,该方法在黑白成像下对蓝光激光刀手术视频进行实时上色处理,以达到病灶清晰、手术视频真实流畅的目的。首先,计算输入图像的三通道平均值,删除完全曝光无细节的图像;... 详细信息

针对蓝光激光刀手术视频过曝无法看清病灶的问题,提出了一种上色方法,该方法在黑白成像下对蓝光激光刀手术视频进行实时上色处理,以达到病灶清晰、手术视频真实流畅的目的。首先,计算输入图像的三通道平均值,删除完全曝光无细节的图像;其次,利用mask掩膜定位剩余正常图像高光区域,对高光点进行修复;同时,提出一种基于生成对抗网络的实时上色网络(real-time generative adversarial network,RTGAN)对修复后的图像进行实时上色处理;最后,对RTGAN输出的彩色图像合成完整视频流。对2组数据集与5种上色网络进行对比性实验分析,结果表明,所提方法有很好的实时性和上色效果,可以对蓝光激光刀手术视频进行实时上色处理,获得令人满意的视觉质量。

关键词：蓝光激光刀视频实时上色神经网络 RTGAN

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基于人工智能和遥感技术的城市更新单元识别方法研究及应用

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自然资源学报 2023年第6期38卷 1517-1531页

作者：白婷邓实权熊花孙开敏李王斌刘俊怡湖北工业大学计算机学院武汉430010 武汉市土地整理储备中心武汉430010 武汉市水务科学研究院武汉430010 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430070

当前武汉市城市更新行动,从大拆大建,进入“留改拆”并举的2.0时代,改造方式也从局部改造向成片连片更新转变。在当前2.0时代中,如何利用人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术智能识别出城市“留改拆”单元显得尤为重要。当前AI和... 详细信息

当前武汉市城市更新行动,从大拆大建,进入“留改拆”并举的2.0时代,改造方式也从局部改造向成片连片更新转变。在当前2.0时代中,如何利用人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术智能识别出城市“留改拆”单元显得尤为重要。当前AI和遥感技术已在自然资源典型地物类型识别、耕地保护和执法监察中得到广泛应用,本文第一次将AI和遥感技术用于“留改拆”单元的智能识别中,以辅助智能化城市更新行动。建立“留改拆”单元的样本,利用深度学习网络建立AI+遥感技术的智能化识别模型,选择遥感数据,进行武汉市更新片区“留改拆”单元智能化识别。通过遥感技术与深度学习算法的融合,提升了城市更新行动中“留改拆”单元识别的工作效率,为城市更新行动中的难点问题提供了科学依据。

关键词： AI 遥感技术深度学习城市更新

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特征聚类与霍夫投票约束下影像匹配粗差剔除

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测绘科学 2023年第11期48卷 69-81页

作者：姜三罗海涵危迟李清泉江万寿王力哲中国地质大学(武汉)计算机学院武汉430074 人工智能与数字经济广东省实验室(深圳) 广东深圳518060 深圳智绘科技有限公司武汉430074 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

针对一些地物几何形态复杂的大比例尺无人机遥感影像,传统影像特征匹配算法难以高效处理粗差,影响后续定向和建模的问题,本文基于特征点聚类与霍夫投票策略,提出一种面向复杂场景的自动粗差剔除方法:①基于DBSCAN密度聚类将初始匹配点... 详细信息

针对一些地物几何形态复杂的大比例尺无人机遥感影像,传统影像特征匹配算法难以高效处理粗差,影响后续定向和建模的问题,本文基于特征点聚类与霍夫投票策略,提出一种面向复杂场景的自动粗差剔除方法:①基于DBSCAN密度聚类将初始匹配点划分为几何关系一致的对应簇,避免单一几何变换模型无法模拟影像对复杂几何变形的问题;②使用RANSAC严格几何估计剔除各簇对的外点,并对簇中特征点构造基于三角形面积比值的霍夫投票,以此建立簇对之间的隐式几何变换模型,从而达到区分内点与外点的目的;③利用精匹配结果构造基于Delaunay三角网的匹配扩展,恢复误剔除的匹配点。利用近景数据集和无人机影像,并与其他粗差剔除算法进行了试验和对比分析。结果表明,本文所提出算法能够实现高外点率下的稳健粗差剔除,并很好地满足无人机影像SFM三维重建需求。

关键词：特征匹配粗差剔除特征聚类霍夫投票匹配扩展运动恢复结构

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多模态序列遥感影像的洪涝灾害应急信息快速提取

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武汉大学学报（信息科学版） 2021年第10期46卷 1441-1449页

作者：眭海刚赵博飞徐川周明婷杜卓童刘俊怡武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068

遥感对地观测技术具有响应快、观测范围大、表达地表信息客观等特点,是监测洪涝灾害的有效手段之一。洪涝灾害发生时常常伴随云雨天气,灾害前后获取的时间序列数据来源多样,利用多模态多时相遥感影像对洪涝灾害进行一体化监测是大势所... 详细信息

遥感对地观测技术具有响应快、观测范围大、表达地表信息客观等特点,是监测洪涝灾害的有效手段之一。洪涝灾害发生时常常伴随云雨天气,灾害前后获取的时间序列数据来源多样,利用多模态多时相遥感影像对洪涝灾害进行一体化监测是大势所趋。然而,不同传感器类型的数据处理平台不同、处理流程不一,多源数据协同处理链路长、智能化水平低导致时效性难以满足应急响应的需求。提出了一种多模态序列遥感影像一体化配准与洪涝灾害自动变化监测方法,利用深度特征和语义信息实现灾前光学影像和灾后合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)影像的自动、高精度配准,基于先验基础地理信息和时间序列遥感影像实现洪水变化监测和灾损信息提取。所提方法在2020年7月中国安徽洪涝灾害和2021年7月中国河南洪涝灾害监测中得到了有效验证,能够实现小时级的灾害应急信息提取。

关键词：洪涝灾害多模态遥感影像影像配准变化检测灾损提取

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多模态遥感图像匹配方法综述

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测绘学报 2022年第9期51卷 1848-1861页

作者：眭海刚刘畅干哲江政杰徐川武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 93114部队北京100089 北京理工大学信息与电子学院北京100081 湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068

遥感图像匹配是遥感图像处理的关键基础,一直是国内外学者研究的热点。由于多模态图像具有辐射差异、几何差异、尺度差异、视角差异、维度差异等特性,目前尚未出现一种普适性强的通用匹配方法。随着遥感、人工智能、大数据等技术的不断... 详细信息

遥感图像匹配是遥感图像处理的关键基础,一直是国内外学者研究的热点。由于多模态图像具有辐射差异、几何差异、尺度差异、视角差异、维度差异等特性,目前尚未出现一种普适性强的通用匹配方法。随着遥感、人工智能、大数据等技术的不断发展和应用领域的持续拓展,图像匹配技术体系也在不断地发展和演化。本文在系统梳理图像匹配技术发展历程的基础上,对多模态遥感图像匹配分类体系进行了归纳总结,从特征驱动和数据驱动两方面论述了多模态图像匹配技术研究的最新进展,并指出其面临的核心困难及未来发展趋势,以期推动多模态图像匹配研究更加深入发展。

关键词：图像匹配多模态特征描述深度学习

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小样本下大冶湖非光学活性水质参数反演与时空变化分析

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长江流域资源与环境 2024年第1期33卷 102-113页

作者：黄振辉杨小红王力哲厉芳婷刘君刘新龙王玲玲中国地质大学(武汉)计算机学院湖北武汉430074 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 湖北省测绘工程院湖北武汉430074 湖北省自然资源厅湖北武汉430071 武汉中地数字孪生技术有限公司湖北武汉430074 湖北省生态环境科学研究院湖北武汉430072

遥感技术为内陆湖泊水质监测提供了极大的便利,但是由于非光学活性水质参数在复杂的内陆水体生物光学环境中,很难直接找到其光学特性,导致这类参数的实测水质数据与遥感反射率之间难以用简单的回归模型拟合,尤其是在实测水质样本量较小... 详细信息

遥感技术为内陆湖泊水质监测提供了极大的便利,但是由于非光学活性水质参数在复杂的内陆水体生物光学环境中,很难直接找到其光学特性,导致这类参数的实测水质数据与遥感反射率之间难以用简单的回归模型拟合,尤其是在实测水质样本量较小时,传统机器学习容易出现欠拟合的现象,反演精度难以保证。针对非光学活性水质参数在反演中数据量较小、拟合困难等问题,提出了一种基于点积注意力模型的水质反演方法,通过58个水质实测数据和Sentinel-2遥感数据构建了点积注意力模型,实现大冶湖遥感水质反演。在同样的样本和影像数据下,对比了基于统计回归模型和多层感知机模型的遥感水质反演。实验表明,点积注意力模型的非光学活性水质参数浓度反演的准确性较高,总磷、总氮、高锰酸盐指数的决定系数R2分别能达到0.83,0.89,0.80。最后,将提出的模型运用到大冶湖非光学活性水质参数反演中,对该湖泊2018~2021年总磷、总氮、高锰酸盐指数3种非光学活性水质参数进行反演,统计并分析了近4年大冶湖水质参数浓度的时空变化特征,对大冶湖的营养状态进行了综合评价,为大冶湖水环境治理提供重要数据支撑。

关键词：水质反演非光学活性机器学习注意力机制哨兵2号

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拓扑结构引导的遥感影像匹配外点去除算法

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激光与光电子学进展 2022年第18期59卷 417-425页

作者：杨威曹金山张欢周向阳武昌首义学院信息科学与工程学院湖北武汉430064 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 湖北工业大学计算机学院湖北武汉430068

遥感影像特征匹配中,仅采用特征描述符相似性度量导致存在大量的外点,需对初始匹配结果进行可靠外点去除,提升特征匹配及变换参数估计的准确性。针对该问题,提出了一种拓扑结构引导的简单有效的遥感影像特征匹配外点去除算法。首先,充... 详细信息

遥感影像特征匹配中,仅采用特征描述符相似性度量导致存在大量的外点,需对初始匹配结果进行可靠外点去除,提升特征匹配及变换参数估计的准确性。针对该问题,提出了一种拓扑结构引导的简单有效的遥感影像特征匹配外点去除算法。首先,充分挖掘匹配点对的潜在拓扑几何约束关系,设计了局部及全局外点过滤策略。利用对应点对邻域一致性,即正确匹配点对的邻域点对满足集中对应,通过一次局部过滤,剔除所有不满足该条件的外点。进而,通过随机采样假设验证,利用空间顺序约束及仿射面积比约束进行全局过滤。然后,利用局部优化策略对获得的最大一致内点集合进行修正,实现对几何变换参数的准确估计和可靠的外点去除。最后,采用空间网格划分方法进行模型细化与匹配点对增量,进一步提升了遥感影像匹配性能。实验结果证明,与7种主流外点去除方法(NBCS、LPM、LLT、VFC、GMT、SOCBV、RANSAC)相比,所提算法性能更优,尤其对于复杂条件包括低内点率、较大尺度及视点变化等情况,可以获得更加稳定的匹配精度。

关键词：图像匹配外点去除拓扑结构局部优化网格划分

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