检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2021年第S02期41卷 86-92页

作者：蔺智鹏李铸洪刘舟沈未名测绘遥感信息工程国家重点实验室(武汉大学) 武汉430079 华中科技大学软件学院武汉430074 武汉大学计算机学院武汉430072

针对遥感影像多标签分类中类别标签频次存在长尾分布,导致深度学习网络无法充分学习尾部类别特征的问题,提出了一种双分支遥感影像多标签重平衡权重分类方法。首先,通过利用数据集标签频次的统计特性,重新对二进制交叉熵(BCE)损失函数... 详细信息

针对遥感影像多标签分类中类别标签频次存在长尾分布,导致深度学习网络无法充分学习尾部类别特征的问题,提出了一种双分支遥感影像多标签重平衡权重分类方法。首先,通过利用数据集标签频次的统计特性,重新对二进制交叉熵(BCE)损失函数中各个类别的权重进行设计,从而达到在卷积神经网络训练过程中重视尾部类别的目的。然后,使用一个双分支结构对修改后的模型和原模型进行集成,两个分支分别关注头部类和尾部类,提高整体的识别效果。最后,为了更好地验证算法的有效性,构建了一个目前最大规模的基于实例的遥感影像多标签分类数据集ML-iSAID。实验结果表明,双分支重平衡权重训练方法与仅使用BCE损失函数的方法(基准方法)相比在MLUCMerced、ML-AID、ML-iSAID三个数据集中在基于类别的F1指标上分别提升了1.28个、5.40个、3.26个百分点。所提方法能够可以有效缓解长尾效应带来的归纳偏置。

关键词：遥感影像多标签分类长尾效应损失函数深度学习影像解译

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高分五号高光谱遥感影像的城市土地利用景观格局分析

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遥感学报 2020年第4期24卷 465-478页

作者：袁静文武辰杜博张良培王树根武汉大学遥感信息工程学院武汉430079 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 武汉大学计算机学院武汉430079

本文以武汉市江北核心区域7个行政区为例,以"高分五号"(GF-5)高光谱遥感影像为实验数据,提出了一种基于深度学习的空—谱结合高光谱影像分类算法(SSUN)的改进算法SSUN-CRF,通过全连接条件随机场(FC-CRF)对SSUN分类结果进行细... 详细信息

本文以武汉市江北核心区域7个行政区为例,以"高分五号"(GF-5)高光谱遥感影像为实验数据,提出了一种基于深度学习的空—谱结合高光谱影像分类算法(SSUN)的改进算法SSUN-CRF,通过全连接条件随机场(FC-CRF)对SSUN分类结果进行细化,并结合选取的7个景观格局指数分别从类型斑块水平以及景观水平分析7个行政区景观格局特点及武汉市城市化趋势。结果表明:(1) SSUN-CRF算法能够快速准确地提取城市用地类型,总体精度可达0.9048,Kappa系数可达0.8807;(2)从斑块类型水平上分析:根据各行政区不同类别景观类型百分比(PLAND)可以看出,武汉市主城区以居住用地为主,汉阳区3类居住用地PLAND指数高于其他主城区,表明汉阳存在较大"城中村"现象;江汉区商业用地斑块密度(PD)高且聚合度(AI)低,即商业用地多且分布均匀,表明江汉区是武汉的重要商贸区;(3)从景观层次水平上分析:根据香农多样性(SHDI)、香农均匀度(SHEI)指数分析可以看出,武汉市江北区域各用地类型总体分布均衡,景观生态多样性和稳定性较好;从斑块密度(PD)和香农多样性(SHDI)空间布局分析可知武汉市的城市扩张呈现以主城区为核心向外蔓延趋势,且沿主城区东南、西南方向扩张趋势明显。本文研究成果对武汉市总体发展规划、优化土地利用及可持续发展建设具有重要的指导意义,进一步可为发展长江经济带、"长江主轴"提供决策参考。

关键词：遥感城市化景观格局土地利用深度学习全连接条件随机场 Fragstats GF-5 武汉市

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基于深度学习的点云语义分割研究综述

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计算机科学与探索 2021年第1期15卷 1-26页

作者：景庄伟管海燕臧玉府倪欢李迪龙于永涛南京信息工程大学地理科学学院南京210044 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院南京210044 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 淮阴工学院计算机与软件学院江苏淮安223003

近年来,深度传感器和三维激光扫描仪的普及推动了三维点云处理方法的快速发展。点云语义分割作为理解三维场景的关键步骤,受到了研究者的广泛关注。随着深度学习的迅速发展并广泛应用到三维语义分割领域,点云语义分割效果得到了显著提... 详细信息

近年来,深度传感器和三维激光扫描仪的普及推动了三维点云处理方法的快速发展。点云语义分割作为理解三维场景的关键步骤,受到了研究者的广泛关注。随着深度学习的迅速发展并广泛应用到三维语义分割领域,点云语义分割效果得到了显著提升。主要对基于深度学习的点云语义分割方法和研究现状进行了详细的综述。将基于深度学习的点云语义分割方法分为间接语义分割方法和直接语义分割方法,根据各方法的研究内容进一步细分,对每类方法中代表性算法进行分析介绍,总结每类方法的基本思想和优缺点,并系统地阐述了深度学习对语义分割领域的贡献。然后,归纳了当前主流的公共数据集和遥感数据集,并在此基础上对比主流点云语义分割方法的实验结果。最后,对语义分割技术未来的发展方向进行了展望。

关键词：深度学习语义分割点云计算机视觉

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长江流域斜坡地质灾害易发性评价

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中国防汛抗旱 2022年第11期32卷 7-14页

作者：刘宇涛张过陈振炜陈伟涛张艳军王舜瑶徐子兴武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079 中国地质大学(北京)地球科学与资源学院北京100083 中国地质大学(武汉)计算机学院&地质探测与评估教育部重点实验室武汉430074 武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室武汉430072

对长江流域进行斜坡地质灾害易发性评价,为长江流域斜坡地质灾害防治和水利工程建设提供支持。基于斜坡地质灾害的孕灾环境、诱发因素和动力学特征,选取高程、坡度、坡向、工程岩组、断层距离、水系距离、震源距离、年均降水量、道路距... 详细信息

对长江流域进行斜坡地质灾害易发性评价,为长江流域斜坡地质灾害防治和水利工程建设提供支持。基于斜坡地质灾害的孕灾环境、诱发因素和动力学特征,选取高程、坡度、坡向、工程岩组、断层距离、水系距离、震源距离、年均降水量、道路距离和地表形变共10个因素作为评价因子,结合长江流域历史斜坡地质灾害点,采用随机森林模型,对长江流域进行斜坡地质灾害易发性评价,划分为极低、低、中、高、极高5种易发性等级。长江流域斜坡地质灾害易发性评价模型的精度为0.95,评价结果极高易发区面积占比4%,极高易发区内历史斜坡地质灾害数占总数的41%,高程、坡度和年均降水量这3个因子对斜坡地质灾害的发生有较大贡献;在长江流域划分了4个斜坡地质灾害高风险区域。长江流域斜坡地质灾害易发性评价结果准确度高,斜坡地质灾害高风险区域划分合理。

关键词：长江流域斜坡地灾随机森林易发性评价

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融合神经网络和泊松分解的兴趣点推荐算法

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计算机工程与应用 2020年第21期56卷 176-186页

作者：张松慧熊汉江武汉软件工程职业学院计算机学院武汉430205 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室武汉430079

针对兴趣点推荐系统存在的隐式反馈建模用户-POI交互准确率不高和忽视用户签到数据的隐性反馈属性的问题。提出了一种新颖的兴趣点推荐算法。具体而言,采用一种基于神经网络的排序算法来捕获用户-兴趣点的交互关系,结合泊松分解算法和... 详细信息

针对兴趣点推荐系统存在的隐式反馈建模用户-POI交互准确率不高和忽视用户签到数据的隐性反馈属性的问题。提出了一种新颖的兴趣点推荐算法。具体而言,采用一种基于神经网络的排序算法来捕获用户-兴趣点的交互关系,结合泊松分解算法和贝叶斯个性化排序技术建模用户的签到行为,将上述2个步骤得到的算法整合到统一的推荐算法架构中,从而提供兴趣点推荐服务。实验结果表明,提出的算法推荐性能优于传统主流先进兴趣点推荐算法。

关键词：兴趣点推荐泊松分解神经网络贝叶斯个性化排序

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基于深度学习的异常事件检测

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电子学报 2020年第2期48卷 308-313页

作者：闻佳王宏君邓佳刘鹏飞燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省计算机虚拟技术与系统集成重点实验室河北秦皇岛066004 河北省软件工程国家重点实验室河北秦皇岛066004

面对复杂场景下异常事件检测的准确率偏低的情况,本文提出一种基于深度学习的异常事件检测方法,并将此方法扩展为异常事件分类方法.利用神经网络模型提取特征,将群体发散聚集事件,群体密集聚集事件,群体逃散事件和追赶事件这4种异常事... 详细信息

面对复杂场景下异常事件检测的准确率偏低的情况,本文提出一种基于深度学习的异常事件检测方法,并将此方法扩展为异常事件分类方法.利用神经网络模型提取特征,将群体发散聚集事件,群体密集聚集事件,群体逃散事件和追赶事件这4种异常事件进行检测和分类.通过PKU-SVD-B测试集对训练出来的模型进行测试实验,并在UMN数据集上与几种方法做了对比实验,验证了本文提出的基于深度学习的异常事件检测算法,在适应多种不同场景的前提下,对多种异常事件检测的准确率很高,表明训练出来的模型对异常事件检测具有极强的泛化能力.

关键词：异常检测异常分类深度学习图像处理卷积神经网络特征提取

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面向模式软件体系结构合成中的冲突消解方法

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软件学报 2019年第8期30卷 2428-2452页

作者：徐永睿梁鹏武汉大学计算机学院湖北武汉430072 软件工程国家重点实验室(武汉大学) 湖北武汉430072

面向模式的软件体系结构合成主要包括两个核心活动:(1)将软件职责分配到对象类的职责合成活动;(2)减少体系结构模式约束违背的模式合成活动.但如何从以上两个核心活动生成的候选方案中无冲突地组合出最终的软件体系结构设计方案,是面向... 详细信息

面向模式的软件体系结构合成主要包括两个核心活动:(1)将软件职责分配到对象类的职责合成活动;(2)减少体系结构模式约束违背的模式合成活动.但如何从以上两个核心活动生成的候选方案中无冲突地组合出最终的软件体系结构设计方案,是面向模式的软件体系结构合成所面临的挑战.以基于搜索的软件工程技术为框架,提出了基于学习的协作式协同演化方法(CoEA-L),以解决自动化软件体系结构合成中面临的上述问题.CoEA-L 使用学习运算子扩展了传统遗传算法中的运算子.在学习运算子中,使用数据挖掘的关联算法自动发现软件职责间的关系,并用于解决面向模式的软件体系结构合成中的冲突问题.实验结果表明,该方法能够有效地消解面向模式的软件体系结构合成中产生的冲突.

关键词：面向模式的软件体系结构合成冲突消解协作式协同演化基于搜索的软件工程数据挖掘

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COVID-19 CT影像智能诊断系统

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武汉大学学报（信息科学版） 2020年第6期45卷 846-853页

作者：唐迁杜博恽爽高莉吴爽张超兰猛陈紫业李亮查云飞张良培李平湘武汉大学计算机学院湖北武汉430072 武汉大学人工智能研究院湖北武汉430072 武汉大学人民医院湖北武汉430060 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

基于肺部CT(computed tomography)影像的人工智能诊断是针对新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)的有效辅助诊断方法之一。使用神经网络以及数字图像处理等技术,设计了一个基于切片内和切片间注意力机制的轻量级COVID... 详细信息

基于肺部CT(computed tomography)影像的人工智能诊断是针对新型冠状病毒肺炎(coronavirus disease 2019,COVID-19)的有效辅助诊断方法之一。使用神经网络以及数字图像处理等技术,设计了一个基于切片内和切片间注意力机制的轻量级COVID-19分类模型,在此基础上开发了集早期筛查、病变评估、病灶分割功能和肺部及病灶像素分布直方图等功能于一体的COVID-19智能诊断系统。通过从武汉大学人民医院采集了247名COVID-19病患、152名其他肺炎患者和92名健康者的肺部CT图像,并制作为训练数据集用于网络训练。实验结果显示,提出的方法在验证集上的筛查任务和病变评估任务上的准确率分别达到88.63%和89.65%,算法模型中每人平均诊断时间缩短到0.4 s,系统具有重要的应用价值。

关键词：新型冠状病毒肺炎 CT影像神经网络诊断系统

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利用样本生成方法进行机载多光谱LiDAR数据深度学习分类

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测绘通报 2021年第12期 16-21页

作者：赵沛冉管海燕李迪龙景庄伟于永涛南京信息工程大学遥感与测绘工程学院江苏南京210044 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079 上海航天电子技术研究所上海201109 淮阴工学院计算机与软件工程学院江苏淮安223003

机载多光谱LiDAR系统能够快速、准确地获取地物的空间几何和光谱信息,为地物覆盖分类和目标识别提供新的数据源。近年来,基于三维点云的深度学习算法取得了一系列突破性进展,然而直接将不规则的原始点云数据输入深度学习模型进行基于点... 详细信息

机载多光谱LiDAR系统能够快速、准确地获取地物的空间几何和光谱信息,为地物覆盖分类和目标识别提供新的数据源。近年来,基于三维点云的深度学习算法取得了一系列突破性进展,然而直接将不规则的原始点云数据输入深度学习模型进行基于点的分类存在一定的困难。本文提出了一种基于FPS-KNN的样本生成方法,用于基于深度学习的机载多光谱LiDAR数据分类。该方法首先对输入数据进行归一化处理;然后利用最远点采样方法(FPS)和K近邻法(KNN)在输入数据中生成一系列规则大小的训练样本数据集。通过机载多光谱LiDAR数据的试验表明,该方法所生成的样本不仅符合卷积神经网络所要求的输入数据形式,而且能够确保对输入场景的完整覆盖。

关键词：多光谱LiDAR 点云样本深度学习地物分类样本尺度

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Delaunay三角网约束下的影像稳健匹配方法

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测绘学报 2020年第3期49卷 322-333页

作者：姜三江万寿中国地质大学(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430072 武汉大学地球空间信息科学协同创新中心湖北武汉430072

影像匹配是数字摄影测量和计算机视觉领域的关键问题。本文主要研究基于Delaunay三角网约束下的稳健影像匹配方法。首先利用Delaunay三角网对随机初始匹配点进行组织,构建分布均匀、结构稳定的局部连接关系;其次利用线段描述子和空间角... 详细信息

影像匹配是数字摄影测量和计算机视觉领域的关键问题。本文主要研究基于Delaunay三角网约束下的稳健影像匹配方法。首先利用Delaunay三角网对随机初始匹配点进行组织,构建分布均匀、结构稳定的局部连接关系;其次利用线段描述子和空间角度顺序建立了局部辐射和几何约束模型,并将粗差剔除问题转换为分析Delaunay三角网和对应匹配图的相似性问题;然后利用对应三角形局部约束实现匹配扩展;最后在分层策略和交叉验证策略下实现稳健影像匹配。利用3组数据集进行大量的匹配试验,结果表明本文的匹配算法即使在高外点率下依然能够实现稳健粗差剔除,得到高精度的影像匹配结果。

关键词：数字摄影测量影像匹配 Delaunay三角网线段描述子

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