期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到6篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于无人机影像与面向对象-深度学习的滨海湿地植物物种分类 被引量：7
1
作者 黄雨菲 路春燕 +3 位作者 贾明明 王自立 苏越 苏艳琳 《生物多样性》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期139-154,共16页
明确滨海湿地植物物种类型及其分布状况是实现滨海湿地精细化生物多样性监测的基础,对于滨海湿地的保护管理与生态可持续发展均具有重要意义。本研究以无人机可见光遥感影像为基础数据源,在定量分析最优分割尺度与最优分类特征组合的基... 明确滨海湿地植物物种类型及其分布状况是实现滨海湿地精细化生物多样性监测的基础,对于滨海湿地的保护管理与生态可持续发展均具有重要意义。本研究以无人机可见光遥感影像为基础数据源,在定量分析最优分割尺度与最优分类特征组合的基础上,应用面向对象-U-net深度学习方法对闽江河口湿地植物物种类型进行分类,并与K最近邻、决策树、随机森林和贝叶斯分类方法进行精度对比分析,以期为滨海湿地植物物种遥感精细分类与生物多样性保护管理提供方法借鉴与科学参考。研究结果表明,利用面向对象-U-net深度学习方法提取不同滨海湿地植物物种类型的分类精度可达95.67%,总体精度较其他分类方法提高6.67%-13.67%,Kappa系数提高0.12-0.31,且分类整体性好。此外,实现植物物种光谱特征、形状特征、纹理特征与高度特征的最优特征选择对于有效提高湿地植物物种信息分类精度具有重要作用,应用最优分割尺度实现影像分割可提高整体分类效率。 展开更多
关键词 植物物种分类 滨海湿地 面向对象 u-net深度学习 无人机遥感 最优分割尺度 机器学习
原文传递
基于U-Net深度学习方法对沙丘特征线提取研究
2
作者 陈明均 陈竹安 《江西科学》 2023年第2期333-338,共6页
近地球表面风况及其环境变化与沙丘特征形态演变过程息息相关,在研究过程中,较大范围的沙丘特征线提取存在效率低、成本高等问题。基于U-Net深度学习,对库布齐沙漠内存在的大范围沙丘特征线进行高精度提取,所识别的沙丘特征线为沙脊线... 近地球表面风况及其环境变化与沙丘特征形态演变过程息息相关,在研究过程中,较大范围的沙丘特征线提取存在效率低、成本高等问题。基于U-Net深度学习,对库布齐沙漠内存在的大范围沙丘特征线进行高精度提取,所识别的沙丘特征线为沙脊线和沙丘背风坡坡脚线。实验结果表明:基于U-Net深度学习方法提取卫星影像中的沙丘特征线精度评价指标分别为:MIoU值77.43%、MPA值80.25%、Precision值87.67%,评价指标数据均优于SegNet方法;提取出的沙脊线走向呈NW-SE分布,与气象站测得的风向基本保持一致;利用U-Net深度学习方法自动提取的沙丘特征线的准确性高,与实际观测结果较为符合,可有效地用于区域性的沙脊线走向分析,为沙丘特征演变研究提供了有利方法。 展开更多
关键词 u-net深度学习 沙丘特征线提取 沙脊线走向
下载PDF
慢性阻塞性肺疾病与骨质疏松症的相关性及前沿进展:影像学创新筛查技术
3
作者 杨贺淇 秦健 《山东第一医科大学（山东省医学科学院）学报》 CAS 2024年第7期428-432,共5页
骨质疏松是慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary diseases,COPD)的主要共患病之一。骨质疏松主要表现为骨量减少、骨强度下降,可导致原发性脆性骨折,骨密度(bone mineral density,BMD)下降带来的风险甚至高于COPD本身,但通... 骨质疏松是慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary diseases,COPD)的主要共患病之一。骨质疏松主要表现为骨量减少、骨强度下降,可导致原发性脆性骨折,骨密度(bone mineral density,BMD)下降带来的风险甚至高于COPD本身,但通常诊断和治疗方面仍存在一定的不足。本综述归纳了COPD与骨质疏松症之间的相关性,并探讨了通过影像学创新技术,特别是基于3D U-Net深度学习模型的“CT脊柱骨定量系统”,对COPD患者进行骨质疏松筛查的前沿进展,探讨目前关于COPD与骨质疏松症相关的发病机制,以及不同BMD检测方法的优势与局限,并强调了“CT脊柱骨定量系统”在提高筛查效率和准确性方面的潜力。此外,本综述还探讨了未来研究方向,包括进一步优化影像学技术和开发个性化治疗策略,以更好地管理COPD患者的骨健康。 展开更多
关键词 慢性阻塞性肺疾病 骨质疏松症 骨密度 3D u-net深度学习模型 CT脊柱骨定量系统
下载PDF
便携式矿用隔爆设备隔爆间隙检测装备
4
作者 张玉凤 张德胜 《煤炭技术》 CAS 2024年第8期277-281,共5页
介绍了一种便携式矿用隔爆设备间隙检测装备,该装备基于融合机器学习和数字图像处理技术的摄像头成像检测原理,建立了准确的隔爆间隙识别模型,并通过手机端应用程序对测量图像进行识别、分割和修正,得出准确的测量数值。该装备包括隔爆... 介绍了一种便携式矿用隔爆设备间隙检测装备,该装备基于融合机器学习和数字图像处理技术的摄像头成像检测原理,建立了准确的隔爆间隙识别模型,并通过手机端应用程序对测量图像进行识别、分割和修正,得出准确的测量数值。该装备包括隔爆设备间隙检测仪和智能手机端应用程序两部分,隔爆间隙检测仪用于拍摄高分辨率图像并传输至智能手机端,智能手机应用程序利用机器学习模型推算间隙图像并给出准确的间隙宽度数值,实现了矿用隔爆设备隔爆间隙的自动检测。 展开更多
关键词 隔爆间隙 数字图像 腐蚀 识别模型 标准偏差 u-net深度学习网络
下载PDF
基于无人机影像深度学习算法的植被识别与DEM生成方法研究 被引量：1
5
作者 张阳 胡明刚 +1 位作者 许庆雨 庄智 《电力勘测设计》 2023年第8期81-89,共9页
无人机搭载光学相机进行地形图生产已广泛应用于电力工程的勘察阶段。然而,采用此方式生成的DSM包含植被高度信息,难以直接进行地形图生产,需要大量的内业修图工作以去除植被影响。利用无人机搭载光学相机生成DOM和DSM,引入U-Net语义分... 无人机搭载光学相机进行地形图生产已广泛应用于电力工程的勘察阶段。然而,采用此方式生成的DSM包含植被高度信息,难以直接进行地形图生产,需要大量的内业修图工作以去除植被影响。利用无人机搭载光学相机生成DOM和DSM,引入U-Net语义分割算法,通过算法改进,实现植被的快速识别。进而,利用识别得到的植被区域对DSM进行掩膜,生成带空洞的DEM,采用局部构建不规则三角网的方法进行DEM生成,最终得到去除植被影响的DEM产品。经验证,植被识别精度达到95.96%,交并比达到91.55%。该方法不改变非植被区的高程,植被区高程数据填补仅依赖于周边高程值,减少内业修图工作量,提高地形图生产效率。 展开更多
关键词 无人机遥感 u-net深度学习算法 植被识别 空洞填补
下载PDF
变电站环境下多目标多姿态行人语义分割检测
6
作者 王迪 胡耀蓉 +2 位作者 冯钰玮 余容 赵健 《电工技术》 2024年第21期62-64,共3页
通过跳跃连接方式构建U-Net++深度学习模型,增加二进制交叉标记和骰子系数的组合作为损失函数,然后改进激活函数,并将Res2Net多尺度骨干架构作为特征提取网络,以获得更强的多尺度特征提取能力,进而对变电站环境下多目标多姿态行人进行... 通过跳跃连接方式构建U-Net++深度学习模型,增加二进制交叉标记和骰子系数的组合作为损失函数,然后改进激活函数,并将Res2Net多尺度骨干架构作为特征提取网络,以获得更强的多尺度特征提取能力,进而对变电站环境下多目标多姿态行人进行语义分割检测实验。实验结果表明,对于变电站内行人目标极小、行人密集、行人多姿态非直立、行人多尺度并存等不同情况,所提算法都可准确检测并分割出行人目标,F1-Score指标可达0.978,检测效率可达0.035 s/张,优于其他两种经典方法。 展开更多
关键词 变电站 行人语义分割检测 多目标多姿态 u-net%PLuS%%PLuS%深度学习模型
下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 下一页 到第 页
使用帮助 返回顶部