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基于LBP纹理与SegNet网络的灾损建筑物提取 被引量：3
1
作者 谢跃辉 李百寿 高豫川 《北京测绘》 2023年第3期397-401,共5页
高分辨率遥感影像中震后灾损建筑物提取是震害预估中极具重要的参考指标,研究遥感影像的震后灾损建筑物提取方法具有重要的科学意义。本文以青海玉树震后典型的灾损建筑物数据为研究对象,针对卷积神经网络对于城市建筑物纹理特征信息利... 高分辨率遥感影像中震后灾损建筑物提取是震害预估中极具重要的参考指标,研究遥感影像的震后灾损建筑物提取方法具有重要的科学意义。本文以青海玉树震后典型的灾损建筑物数据为研究对象,针对卷积神经网络对于城市建筑物纹理特征信息利用的不足,将局部二值模式(LBP)纹理特征与SegNet深度卷积神经网络相结合,采用有监督学习分类的方式训练卷积神经网络,实现震后灾损建筑物自动分类提取,并与传统面向对象提取方法进行对比。实验结果表明,LBP纹理特征与SegNet卷积神经网络模型相结合,对于震后灾损建筑物的提取能提高预测精度,用户精度与生产者精度分别有2%~7%,2%~9%的提升。 展开更多
关键词 局部二值模式纹理 segnet网络 灾损建筑物 自动提取
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基于改进SegNet网络的障碍物检测算法研究
2
作者 胡均平 张洪伟 +1 位作者 黄强 向思平 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第5期212-217,225,共7页
为了提高自动驾驶车辆的多类障碍物检测的精度,提出一种改进的SegNet神经网络算法。该算法在SegNet网络的基础上结合残差网络和多尺度融合算法,提高分类的准确性。对网络训练策略进行改进,采用自设置对比度归一化算法、学习率调整算法... 为了提高自动驾驶车辆的多类障碍物检测的精度,提出一种改进的SegNet神经网络算法。该算法在SegNet网络的基础上结合残差网络和多尺度融合算法,提高分类的准确性。对网络训练策略进行改进,采用自设置对比度归一化算法、学习率调整算法和类平衡算法提高网络的鲁棒性和收敛速度。通过在不同场景下进行实验,结果表明,相较于SegNet神经网络,改进后的SegNet神经网络的像素平均精度(PPA)从85%提高至97%;平均交并比(MIOU)从76%提升至90%。 展开更多
关键词 自动驾驶 障碍物检测 segnet网络 残差网络 多尺度融合算法
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基于Segnet网络和迁移学习的全景街区影像变化检测 被引量：2
3
作者 余晓娜 黄亮 陈朋弟 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第11期100-107,共8页
针对采用传统方法难以提高全景街区影像变化检测精度的问题,提出一种基于Segnet网络和迁移学习的全景街区影像变化检测方法。首先对数据集“TSUNAMI”进行预训练并对训练集进行分类归并;然后采用Segnet网络对全景街区影像进行语义分割,... 针对采用传统方法难以提高全景街区影像变化检测精度的问题,提出一种基于Segnet网络和迁移学习的全景街区影像变化检测方法。首先对数据集“TSUNAMI”进行预训练并对训练集进行分类归并;然后采用Segnet网络对全景街区影像进行语义分割,最后对语义分割结果进行差值运算,得到变化差异图并进行精度评价。实验选取两组全景街区影像,采用最大似然法、支持向量机方法(SVM,support vector machine)以及提出方法对这2组数据进行对比实验,第一组得到的精度分别为65.1%、72.1%和81.4%;第二组得到的精度分别为66.5%、70.6%、82.2%。实验结果表明提出的方法具有更高的变化检测精度,可为城市违章排查、灾后重建等提供技术支撑。 展开更多
关键词 segnet网络 迁移学习 全景街区影像 变化检测 支持向量机
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基于VGG网络不同模型的建筑物自动提取 被引量：1
4
作者 刘于昆 高郭瑞 +3 位作者 王淑焜 戚慧 王振华 张家佑 《电子测试》 2021年第22期58-59,131,共3页
本文基于VGG16网络,搭建FCN、U-net、SegNet三种网络模型,对同一数据集进行训练,通过多次实验,对比分析三种模型优劣。实验结果得出:三种模型在建筑物特征定位方面相差无几,但在细节方面,U-net模型所呈现的结果最优,明显优于另外两种模型。
关键词 建筑物提取 FCN神经网络 U-net网络 segnet网络
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一种改进SegNet网络的路面裂缝分割算法
5
作者 廖宁生 杨雲翔 +1 位作者 朱秘 彭波 《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2024年第7期142-148,共7页
路面裂缝是威胁公路安全运行的常见潜在隐患,经典路面裂缝分割算法存在不同程度的裂缝断裂、薄细裂缝边缘识别不佳等问题。针对上述问题,提出一种Crack SegFormer路面裂缝分割算法,主要由基于裂缝定位注意力的编码器、多层特征金字塔以... 路面裂缝是威胁公路安全运行的常见潜在隐患,经典路面裂缝分割算法存在不同程度的裂缝断裂、薄细裂缝边缘识别不佳等问题。针对上述问题,提出一种Crack SegFormer路面裂缝分割算法,主要由基于裂缝定位注意力的编码器、多层特征金字塔以及基于裂缝锐化注意力的解码器三部分组成。利用Crack500、Crack200、DeepCrack、CFD 4个公开数据,对CrackSegFormer模型分割裂缝的有效性进行了验证,结果显示所提出的CrackSegFormer模型能够抑制非裂缝特征、保留细微和末梢裂缝特征。相对于经典SegNet网络,所提出模型的准确度、召回率和F1-score三类评价指标分别提升了1.14%,3.61%和4.26%。 展开更多
关键词 路面裂缝分割 改进segnet网络 注意力机制 多层特征金字塔
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联合深度学习和条件随机场的遥感影像云检测 被引量：13
6
作者 么嘉棋 陈继溢 +2 位作者 陈赟 刘超镇 李国元 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2019年第12期121-127,共7页
针对最大类间分类法等传统方法在高分辨率影像云检测时对噪声敏感、云边缘轮廓不精确等问题,该文提出一种结合神经网络结构SegNet和条件随机场的云检测方法,在实现含云区域提取的同时很好地保留了云的边缘轮廓。实验结果表明,结合SegNe... 针对最大类间分类法等传统方法在高分辨率影像云检测时对噪声敏感、云边缘轮廓不精确等问题,该文提出一种结合神经网络结构SegNet和条件随机场的云检测方法,在实现含云区域提取的同时很好地保留了云的边缘轮廓。实验结果表明,结合SegNet神经网络和条件随机场的云检测精度达到94.8%,高于其他经典算法约5%,边缘保持度精度高,并避免了经典算法对噪声敏感的缺点。 展开更多
关键词 遥感影像 云检测 segnet神经网络 条件随机场
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