检索结果-内蒙古大学图书馆

科学技术创新 2024年第16期 102-105页

作者：官禹李守智中国科学院空天信息创新研究院北京中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京中国科学院大学电子电气与工程学院北京

地基云图分割本身易受天、光线和太阳直射角等因素影响,已有深度学习分割方法在不进行领域适配的前提下,往往对云层边界分割效果不佳。基于以上因素,本文选取了对边界识别能力较强的CloudSegNet、DeepLabV3以及U-Net模型。另外,为了选... 详细信息

地基云图分割本身易受天、光线和太阳直射角等因素影响,已有深度学习分割方法在不进行领域适配的前提下,往往对云层边界分割效果不佳。基于以上因素,本文选取了对边界识别能力较强的CloudSegNet、DeepLabV3以及U-Net模型。另外,为了选择出最优的特征抽取网络,本文通过调研选择了VGG19、ResNet101、SE_Resnext101以及mobilenet_v2作为候选的特征抽取网络。最后,为了进一步提升模型对云层边界的分割能力,本文在已有的深度分割模型基础上,引入多任务学习,实现对云层边界单独建模,提高模型的云层边界识别能力。

关键词：地基云图深度学习特征抽取网络多任务学习网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进YOLOX和新型数据关联方式的无人机多目标跟踪方法

引用

计算机与现代化 2024年第8期 59-66页

作者：付书岗中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100190 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京101408

无人机视频中的多目标跟踪是一项重要的计算机视觉任务,在各个领域有着广泛的应用。针对无人机视频场景中目标遮挡、小目标、背景复杂多变等挑战,本文提出一种改进的无人机多目标跟踪模型。首先,本文对YOLOX进行改进,将Swin Transforme... 详细信息

无人机视频中的多目标跟踪是一项重要的计算机视觉任务,在各个领域有着广泛的应用。针对无人机视频场景中目标遮挡、小目标、背景复杂多变等挑战,本文提出一种改进的无人机多目标跟踪模型。首先,本文对YOLOX进行改进,将Swin Transformer集成到网络中以增强全局信息提取能力,并增加一个额外的检测头来改善对小目标的检测能力,此外引入CBAM注意力模块来增强聚焦有用信息的能力。数据关联阶段,本文采用一种新型数据关联方式,保留所有检测框,并根据置信度将其划分为高分检测框和低分检测框,对高分检测框与跟踪轨迹进行第一次关联,将未匹配轨迹与低分检测框进行二次关联。在公开数据集VisDrone2021和UAVDT上的实验结果表明,本文方法在无人机多目标跟踪场景中具有较高的优越性和鲁棒性。

关键词：多目标跟踪无人机视频注意力机制数据关联

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于V-CSK视频遥感卫星运动目标检测跟踪方法

引用

中国科学院大学学报（中英文） 2021年第3期38卷 392-401页

作者：黄萍萍王峰向俞明尤红建中国科学院空天信息研究院中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100190 中国科学院大学北京100049

视频遥感卫星在道路交通导航、军事动态监视、目标跟踪等方面具有众多应用,因此利用卫星视频实现运动目标实时检测跟踪备受关注。针对卫星视频中的运动目标检测跟踪问题,提出基于V-CSK算法的检测跟踪方法,该算法采用改进的ViBe检测算法... 详细信息

视频遥感卫星在道路交通导航、军事动态监视、目标跟踪等方面具有众多应用,因此利用卫星视频实现运动目标实时检测跟踪备受关注。针对卫星视频中的运动目标检测跟踪问题,提出基于V-CSK算法的检测跟踪方法,该算法采用改进的ViBe检测算法,引入多重自定义阈值滤波算法获得运动目标中心区域,再根据中心位置均值原理与噪声距离判断原则提取目标中心坐标,并实现轨迹曲线估计和修正,最后利用CSK算法实现目标跟踪。基于3组卫星视频数据进行实验,同时引入目标检测和跟踪的对比实验作为参照。实验结果表明,V-CSK算法在卫星视频运动目标检测跟踪中具有良好的性能。

关键词：视频遥感卫星运动目标检测跟踪 ViBe算法 CSK算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于显著图融合的高分四号卫星光学遥感图像多运动舰船检测方法

引用

中国科学院大学学报（中英文） 2021年第5期38卷 649-659页

作者：王晓辉胡玉新吕鹏中国科学院大学北京100049 中国科学院空天信息创新研究院中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100094

高分四号(GF-4)卫星是目前世界上分辨率最高的静止轨道光学遥感卫星,它具有高时间分辨率、高空间分辨率和大成像幅宽等优点,可对指定区域进行连续观测。提出一种适用于GF-4卫星光学遥感图像的多运动舰船检测方法。首先,对遥感图像进行... 详细信息

高分四号(GF-4)卫星是目前世界上分辨率最高的静止轨道光学遥感卫星,它具有高时间分辨率、高空间分辨率和大成像幅宽等优点,可对指定区域进行连续观测。提出一种适用于GF-4卫星光学遥感图像的多运动舰船检测方法。首先,对遥感图像进行中值滤波去噪和非线性灰度拉伸;然后,通过谱残差法提取显著图;最后,使用基于加权Dempster-Shafer证据理论的图像融合方法对显著图进行融合处理后,进行舰船检测。GF-4卫星遥感图像真实数据的实验表明,本文所提方法能够对GF-4卫星光学遥感图像进行快速、准确的多运动舰船检测。

关键词：静止轨道卫星高分四号卫星舰船检测显著图融合谱残差

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于跨尺度随机游走的立体匹配算法

引用

华南理工大学学报（自然科学版） 2020年第1期48卷 84-92页

作者：李锵段子阳张一帆朱程涛天津大学微电子学院天津300072 中国科学技术大学中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室(联合) 安徽合肥230027

传统的立体匹配算法大都基于两幅图像像素点或者局部块的对应性,在单一尺度下求取视差图,但这不能很好地建模低纹理及重复纹理区域的对应关系,致使获得的视差图精度有限。为了改善上述问题,考虑到人眼视觉系统在不同尺度上处理所接收到... 详细信息

传统的立体匹配算法大都基于两幅图像像素点或者局部块的对应性,在单一尺度下求取视差图,但这不能很好地建模低纹理及重复纹理区域的对应关系,致使获得的视差图精度有限。为了改善上述问题,考虑到人眼视觉系统在不同尺度上处理所接收到的视觉信号,提出了跨尺度的重启动与随机游走算法。首先计算场景图像的匹配代价,其次利用超像素分割进行快速初始聚合,然后使用重启动与随机游走算法对其进行全局上的优化,最后采用跨尺度模型实现匹配代价的有效融合更新,继而获取场景图像的视差图。在Middlebury数据集上的实验仿真结果表明,相较于传统的跨尺度立体匹配算法,该算法能够有效地将场景图像在所有区域及非遮挡区域的加权平均误匹配率分别降低1个百分点和3个百分点,获得高精度的视差图。

关键词：立体匹配跨尺度随机游走视差求精

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的多尺度导弹发射井目标检测

引用

中国科学院大学学报（中英文） 2021年第6期38卷 800-808页

作者：孟曦婷计璐艳赵永超杨炜暾中国科学院空天信息创新研究院中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100094 中国科学院大学北京100049

导弹发射井是重要的遥感目标,发射井目标检测的研究对国防事业意义重大。在数据层面,由于发射井样本数量少,目前没有可用于其目标检测的有效数据集,构建有效的数据集对相关领域研究有极大价值。在算法层面,遥感图像分辨率的不同导致发... 详细信息

导弹发射井是重要的遥感目标,发射井目标检测的研究对国防事业意义重大。在数据层面,由于发射井样本数量少,目前没有可用于其目标检测的有效数据集,构建有效的数据集对相关领域研究有极大价值。在算法层面,遥感图像分辨率的不同导致发射井目标呈现多尺度的特性,这是解决发射井目标检测问题的难点之一。基于以上分析,首先利用Google Earth构建首个发射井目标检测的数据集,然后针对发射井目标检测任务设计有效的检测模型。本文的模型充分融合了目标的多尺度特征和上下文的信息,并通过级联网络多阶段检测目标,有效检测出多尺度导弹发射井目标,检测效果优于目前主流的算法。

关键词：导弹发射井多尺度特征融合上下文信息

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种多时相遥感图像多目标检测算法

引用

中国科学院大学学报（中英文） 2021年第4期38卷 503-510页

作者：席彦新计璐艳耿修瑞中国科学院空天信息创新研究院中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100094 中国科学院大学北京100049

随着遥感技术的快速发展,遥感图像得到广泛的应用,其中目标检测是遥感图像众多应用中非常重要的一个分支。目前大多数目标检测算法都是基于单时相遥感图像,对于多时相遥感数据的处理方法较少。最近发表的多时相目标检测算法有滤波张量分... 详细信息

随着遥感技术的快速发展,遥感图像得到广泛的应用,其中目标检测是遥感图像众多应用中非常重要的一个分支。目前大多数目标检测算法都是基于单时相遥感图像,对于多时相遥感数据的处理方法较少。最近发表的多时相目标检测算法有滤波张量分析,其将多重线性函数与张量相对应的关系应用于遥感图像目标检测,但该算法只能进行单目标检测,无法同时检测多个目标。本文借鉴多目标约束能量最小化算法中对于多个目标输出能量的约束和滤波张量分析中对于应用张量滤波器的思想,提出多目标滤波张量分析算法,能够在多时相遥感数据中实现同时检测多个目标。模拟和真实数据实验结果均表明,该算法可以有效地提高多时相图像中多目标检测精度。

关键词：多目标检测多时相滤波张量分析约束能量最小化遥感图像

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于语义分割的高精度地图自动生成方法

引用

自动化应用 2024年第16期65卷 241-244,251页

作者：陈玉雨杨洲胡坚周春城中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100094 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049

在自动驾驶领域,高精度地图因其高精度和丰富语义信息成为必不可少的组成部分。而现有制图方法往往针对单一研究对象,需要人力参与信息提取及绘图过程,难以满足自动化生成丰富语义信息地图的需求。因此,提出一种基于多类别点云语义分割... 详细信息

在自动驾驶领域,高精度地图因其高精度和丰富语义信息成为必不可少的组成部分。而现有制图方法往往针对单一研究对象,需要人力参与信息提取及绘图过程,难以满足自动化生成丰富语义信息地图的需求。因此,提出一种基于多类别点云语义分割的高精度地图自动生成方法。首先基于KPConv深度学习网络,加入特征提取模块和数据增强模块,提升多类别语义分割的效果。其次,使用语义分割后的不同类点云提取特征点,通过贝塞尔曲线拟合建立矢量化模型,最终生成带有丰富语义信息的高精度地图。该研究使用城市道路环境激光雷达点云数据实现33个类别的点云语义分割,MIoU达到70.59%,多类别分割表现良好,可自动化生成带有丰富语义信息的高精度地图。

关键词：激光雷达点云语义分割深度学习矢量化高精度地图

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

星载InSAR技术在地质灾害监测领域的应用

引用

雷达学报 2020年第1期9卷 73-85页

作者：云烨吕孝雷付希凯薛飞扬中国科学院空天信息创新研究院中国科学院空间信息处理与应用系统技术重点实验室中国科学院大学

近年来,星载InSAR技术在地质灾害监测领域显示出越来越大的应用潜力。该文首先介绍了InSAR形变监测的原理;然后系统性回顾了InSAR技术的发展,分析了差分InSAR、时序InSAR等方法的技术特点和适用范围;进而从地质灾害监测应用的角度分析了... 详细信息

近年来,星载InSAR技术在地质灾害监测领域显示出越来越大的应用潜力。该文首先介绍了InSAR形变监测的原理;然后系统性回顾了InSAR技术的发展,分析了差分InSAR、时序InSAR等方法的技术特点和适用范围;进而从地质灾害监测应用的角度分析了InSAR技术在地震、滑坡、水利工程、地面沉降等领域的应用现状和发展趋势;最后总结了当前地灾监测应用中InSAR技术在大气效应校正、复杂地区形变信息获取、多维形变信息获取中的关键问题,以期服务于地质灾害动态监测与防治工作。从当前InSAR技术在地质灾害监测的应用来看,该技术正处在广泛的业务应用阶段,随着未来星载SAR卫星系统的发展和行业的驱动,必将发展成为一项成熟的高精度对地观测技术,对地质灾害监测产生巨大的影响。

关键词：合成孔径雷达干涉测量技术地质灾害地震滑坡水利工程地面沉降

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于极化轴比参数的圆极化波发射误差分析方法

引用

雷达学报（中英文） 2020年第2期9卷 343-353页

作者：陈诗强洪文空间信息处理与应用系统技术重点实验室北京100190 中国科学院空天信息创新研究院北京100190 中国科学院大学北京100049

简缩极化(CP)模式是一种新型双极化模式。在实际工程应用中,包括简缩极化模式在内的所有双极化模式均无法直接通过外定标的方法补偿发射误差。因而有必要对发射误差所带来的影响进行详细分析。针对极化SAR系统,目前已有学者提出使用误... 详细信息

简缩极化(CP)模式是一种新型双极化模式。在实际工程应用中,包括简缩极化模式在内的所有双极化模式均无法直接通过外定标的方法补偿发射误差。因而有必要对发射误差所带来的影响进行详细分析。针对极化SAR系统,目前已有学者提出使用误差的最大归一化误差(MNE)参数对极化SAR系统的极化质量做分析评估。该文针对发射圆极化波的简缩极化模式提出了一种基于实际发射极化波极化轴比(AR)参数的发射误差分析方法。首先,通过仿真分析不同发射误差源对AR参数的影响,与此同时还展示了相同发射误差源影响下的MNE参数;通过分析对比,总结了AR参数相对MNE参数的3个优点;最后,使用高分三号卫星的实际测量误差数据与圆极化发射波实验系统的实测数据验证了该文提出的发射误差评估方法的有效性。

关键词：极化SAR 简缩极化极化轴比发射误差最大归一化误差

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：