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光学遥感影像道路提取的方法综述 被引量：37
1
作者 戴激光 王杨 +4 位作者 杜阳 朱婷婷 谢诗哲 李程程 方鑫鑫 《遥感学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第7期804-823,共20页
道路信息在多个应用领域中发挥着基础性的作用。光学遥感影像能够以较高的空间分辨率对目标地物进行精细化解译,可大幅增强地物目标的提取能力。充分利用光学遥感影像丰富的几何纹理信息,进行道路的精确提取,已成为当前遥感学界研究的... 道路信息在多个应用领域中发挥着基础性的作用。光学遥感影像能够以较高的空间分辨率对目标地物进行精细化解译,可大幅增强地物目标的提取能力。充分利用光学遥感影像丰富的几何纹理信息,进行道路的精确提取,已成为当前遥感学界研究的热点与前沿问题。鉴于此,本文依据近年来大量相关文献,对现有的理论与方法进行了归类与总结,通过分析不同方法采用的道路特征组合,将道路提取方法划分为模板匹配、知识驱动、面向对象和深度学习4类方法,简要介绍了道路提取普适性的评价指标并对部分方法进行了分析与评价;最后对现有光学遥感影像道路提取的发展提出了建议和展望。 展开更多
关键词 光学 遥感影像 道路提取 模板匹配 知识驱动 面向对象 深度学习
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像元与对象特征融合的高分辨率遥感影像道路中心线提取 被引量：37
2
作者 曹云刚 王志盼 +2 位作者 慎利 肖雪 杨磊 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1231-1240,1249,共11页
提出了一种融合像元-多尺度对象级特征的高分辨率遥感影像道路中心线提取方法。首先在像素级上提取影像的纹理和形状结构特征,在构建的多尺度分割集影像上提取对象的区域光谱特征。然后,将像元级特征与多尺度对象特征进行决策级融合,完... 提出了一种融合像元-多尺度对象级特征的高分辨率遥感影像道路中心线提取方法。首先在像素级上提取影像的纹理和形状结构特征,在构建的多尺度分割集影像上提取对象的区域光谱特征。然后,将像元级特征与多尺度对象特征进行决策级融合,完成道路网的粗提取。最后,结合本文所提出的非道路区域自动去除算法和张量投票算法,实现道路中心线的精提取。不同场景、不同分辨率数据下开展的试验结果表明,该方法可有效改善传统道路提取方法易产生的"盐噪声"和非道路地物粘连现象。 展开更多
关键词 高分辨率遥感 多特征融合 道路提取 基于像素 面向对象
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基于道路网络的对象聚类 被引量：29
3
作者 陈继东 孟小峰 赖彩凤 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第2期332-344,共13页
大多数的空间聚类算法主要针对欧几何空间中的数据对象.然而在大多真实的应用中,空间对象的访问主要受限于空间网络(如道路网络),因此,对道路网络中的对象进行聚类分析更具有现实意义.道路网络中对象之间的距离度量需要通过基于网络的... 大多数的空间聚类算法主要针对欧几何空间中的数据对象.然而在大多真实的应用中,空间对象的访问主要受限于空间网络(如道路网络),因此,对道路网络中的对象进行聚类分析更具有现实意义.道路网络中对象之间的距离度量需要通过基于网络的最短路径距离来重新定义,其计算代价高,这使得已有的基于欧几何距离的聚类算法不能直接运用到这种环境中.因此,通过开发道路网络的特征提出了两种新的聚类算法.算法使用网络中的边和结点信息来缩减搜索空间,避免了一些不必要的距离计算.实验结果表明,算法对于真实道路网络中的对象聚类是高效的. 展开更多
关键词 数据挖掘 聚类 道路网络 空间对象 网络距离 最短路径
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汶川地震道路震害高分辨率遥感信息提取方法探讨 被引量：29
4
作者 任玉环 刘亚岚 +1 位作者 魏成阶 胡蕾秋 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期52-56,I0004,I0005,共7页
发生在四川省汶川县的"5.12"大地震给四川乃至全国带来了巨大的损失,道路是本次抗震救灾过程中的"生命线",如何对道路的损毁状况进行快速准确的监测成为抗震救灾的一项重要工作。以汶川地震的重灾区——北川县为研... 发生在四川省汶川县的"5.12"大地震给四川乃至全国带来了巨大的损失,道路是本次抗震救灾过程中的"生命线",如何对道路的损毁状况进行快速准确的监测成为抗震救灾的一项重要工作。以汶川地震的重灾区——北川县为研究对象,利用震前震后的高分辨率遥感影像,通过面向对象的图像分类方法进行道路识别,并通过震前道路识别结果与震后影像的叠加和震前震后道路识别结果的变化检测提取出损毁的路段。信息提取的结果已在第一时间提交给相关部门,为生命线的尽快抢通提供了及时、科学的依据。 展开更多
关键词 汶川地震 遥感 高分辨率 道路 面向对象
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基于高分辨率遥感影像的城市道路提取方法研究 被引量：19
5
作者 朱晓铃 邬群勇 《资源环境与工程》 2009年第3期296-299,共4页
高分辨率遥感影像为用户提供了丰富的地表细节信息,如何利用图像分析技术从高分辨率遥感影像中进行目标提取,更新地理信息数据库,成为遥感信息处理研究的热点。采用面向对象分类法进行城市道路提取方法研究。首先,对影像进行分割获取影... 高分辨率遥感影像为用户提供了丰富的地表细节信息,如何利用图像分析技术从高分辨率遥感影像中进行目标提取,更新地理信息数据库,成为遥感信息处理研究的热点。采用面向对象分类法进行城市道路提取方法研究。首先,对影像进行分割获取影像对象,再通过对影像中道路特征的分析,利用影像对象的光谱特征、几何特征和空间关系建立知识库,最后,利用知识库中的规则来提取影像中的道路。以厦门某城区高分辨率影像进行了道路信息的自动提取实验,其面积一致性总体精度为88%,形状一致性总体精度为90.13%。结果表明,面向对象法对于城市道路的提取和更新应用,具有一定的实际意义和推广性。 展开更多
关键词 道路提取 面向对象 高分辨率遥感影像
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满足本地化差分隐私的众包位置数据采集 被引量：18
6
作者 霍峥 张坤 +1 位作者 贺萍 武彦斌 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期763-768,共6页
针对位置数据众包采集中个人位置隐私泄露的问题,提出了一种满足本地化差分隐私的位置数据众包采集方法。首先,使用逐点插入法构造维诺图,对路网空间进行分割;然后,采用满足本地化差分隐私的随机扰动的方式对每个维诺格中的位置数据进... 针对位置数据众包采集中个人位置隐私泄露的问题,提出了一种满足本地化差分隐私的位置数据众包采集方法。首先,使用逐点插入法构造维诺图,对路网空间进行分割;然后,采用满足本地化差分隐私的随机扰动的方式对每个维诺格中的位置数据进行扰动;再次,设计了一种在扰动数据集上进行空间范围查询的方法,获得对真实结果的无偏估计;最后,在空间范围查询下进行了实验验证,并与保护隐私的轨迹数据采集(PTDC)算法进行了对比,算法查询误差率最坏不超过40%,最好情况在20%以下,运行时间在8 s以内,在隐私保护度高于PTDC算法的前提下,上述参数优于PTDC算法。 展开更多
关键词 本地化差分隐私 道路网络 维诺格 位置数据 移动对象
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具有双层路由注意力的YOLOv8道路场景目标检测方法 被引量：14
7
作者 魏陈浩 杨睿 +3 位作者 刘振丙 蓝如师 孙希延 罗笑南 《图学学报》 CSCD 北大核心 2023年第6期1104-1111,共8页
随着机动车的数量不断增加,道路交通环境变得更加复杂,尤其是光照变化以及复杂背景都会干扰目标检测算法的准确性和精度,同时道路场景下多变形态的目标也会给检测任务造成干扰。针对这一系列问题,提出了一种YOLOv8n_T方法,在YOLOv8的基... 随着机动车的数量不断增加,道路交通环境变得更加复杂,尤其是光照变化以及复杂背景都会干扰目标检测算法的准确性和精度,同时道路场景下多变形态的目标也会给检测任务造成干扰。针对这一系列问题,提出了一种YOLOv8n_T方法,在YOLOv8的基础上首先针对骨干网络构建了基于可变形卷积的D_C2f块,强化了特征提取网络对复杂背景下目标的特征学习,更好地适应道路目标复杂多变的情形;其次增加了双层路由注意力模块,以查询自适应的方式去除不相关的区域,留下相关度最高的区域;最后针对道路上行人、交通灯等小目标增加小目标检测层。实验表明,本文提出的YOLOv8n_T有效提高了模型在道路场景下的目标检测精度,在BDD100K数据集上的平均精度比原始YOLOv8n提升了6.8个百分点,比YOLOv5n提升了11.2个百分点。 展开更多
关键词 可变形卷积 道路场景 目标检测 YOLO 注意力机制
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基于D-S证据理论的城市航拍道路提取方法 被引量：9
8
作者 王莉莉 郝爱民 +1 位作者 何兵 赵沁平 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期1534-1541,共8页
针对有复杂场景的城市航拍图像,提出了一种基于D-S证据理论的道路提取方法.首先建立道路模型;然后将图像分块,建立灰度连通集,并选取子图像中较大的灰度连通集作为候选道路段;根据道路模型从候选道路段中提取特征来定义多个概率分配函数... 针对有复杂场景的城市航拍图像,提出了一种基于D-S证据理论的道路提取方法.首先建立道路模型;然后将图像分块,建立灰度连通集,并选取子图像中较大的灰度连通集作为候选道路段;根据道路模型从候选道路段中提取特征来定义多个概率分配函数BPAF(basicprobabilityassignmentfunctions),并使用Dempster合成法则对其进行合成,识别出道路段;最后将已识别出的道路段进行合并,排除错误路段,形成道路.实验结果证明了这一方法的有效性. 展开更多
关键词 道路提取 道路模型 证据理论 目标识别 图像理解
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基于One-Stage目标检测的路面损害检测算法对比分析 被引量：12
9
作者 陈晓芳 李季 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第S02期81-85,共5页
针对如何方便、快速、准确地检测常见的路面损害问题,提高路面损害的检测效率,选取三种常用的OneStage目标检测算法(SSD、YOLOv3、RetinaNet),以智能手机拍照的方式收集路面损害数据,利用LabelImg工具制作图像标签数据集,通过替换其主... 针对如何方便、快速、准确地检测常见的路面损害问题,提高路面损害的检测效率,选取三种常用的OneStage目标检测算法(SSD、YOLOv3、RetinaNet),以智能手机拍照的方式收集路面损害数据,利用LabelImg工具制作图像标签数据集,通过替换其主干网络的方式训练了6种检测模型(SSD-MobileNetv1、YOLOv3-MobileNetv1、YOLOv3-DarkNet53、YOLOv3-ShuffleNetv2、YOLOv3-ResNet50、RetinaNet-ResNet50),并采用两组不同类型的数据集(路面背景较为干净的数据集A和路面背景含有大量树枝阴影和水渍的数据集B)对上述6种模型的检测性能进行对比分析。实验结果表明:在检测精度方面,YOLOv3-ResNet50模型的检测精度高于另外5种算法模型,比YOLOv3-MobileNetv1模型提高1.6个百分点,比RetinaNet-ResNet50模型提高3.7个百分点,比YOLOv3-DarkNet53模型提高4.5个百分点;在模型参数规模方面,SSD-MobileNetv1模型最轻且参数规模最小,比YOLOv3-MobileNetv1模型减少76.9%的参数量,比YOLOv3-ShuffleNetv2模型减少21.4%的参数量;在模型漏检和误检率方面,YOLOv3-DarkNet53模型的漏检率最低(7/403),YOLOv3-MobileNetv1模型的误检率最低(8/403)、鲁棒性最好。因此YOLOv3-ResNet50算法模型适合用于路表面较为干净且精度要求较高的路面损害检测;SSD-MobileNetv1和YOLOv3-ShuffleNetv2的参数规模较小,可应用于嵌入式设备的检测;YOLOv3-MobileNetv1不易受路面条件的干扰,能够满足正常路面检测要求。 展开更多
关键词 路面损坏 目标检测 主干网络 检测精度 鲁棒性
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BIM在市政道路设计中的应用探索 被引量：12
10
作者 邱蒙 孙旭 贾莉浩 《城市道桥与防洪》 2017年第4期230-232,252,共4页
BIM技术在市政道路工程领域发展相对滞后,现通过BIM技术特性分析,总结BIM技术在市政道路工程设计中应用的主要难点,同时从对象化、模块化、可视化三个角度阐述BIM设计的优势,结合BIM优势分析并通过工程实践总结出BIM设计在市政道路工程... BIM技术在市政道路工程领域发展相对滞后,现通过BIM技术特性分析,总结BIM技术在市政道路工程设计中应用的主要难点,同时从对象化、模块化、可视化三个角度阐述BIM设计的优势,结合BIM优势分析并通过工程实践总结出BIM设计在市政道路工程中的应用原则,包括需求确定优先原则,高内聚低耦合原则,协同设计原则等,为BIM技术在市政道路工程领域的相关应用与研究提供借鉴。 展开更多
关键词 BIM 道路工程 对象化 模块化 可视化 应用原则
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卷积神经网络SSD的道路目标检测 被引量：11
11
作者 赵建国 曹朝辉 梁杰 《机械设计与制造》 北大核心 2020年第6期181-184,共4页
针对在传统的道路目标识别中,需要进行手工提取特征,模型的泛化能力差.使用深度学习的技术,提出了使用深度卷积神经网络(SSD)解决道路目标问题.该方法首先对图像特征进行自动提取,在基础网络后添加不同尺寸的特征图,然后对多尺寸的特征... 针对在传统的道路目标识别中,需要进行手工提取特征,模型的泛化能力差.使用深度学习的技术,提出了使用深度卷积神经网络(SSD)解决道路目标问题.该方法首先对图像特征进行自动提取,在基础网络后添加不同尺寸的特征图,然后对多尺寸的特征图做卷积滤波,得到目标坐标值和目标的类别.实验中,在SSD模型中增加了特征图的检测层数,增大原图像尺寸,调试相应的参数,经过多次迭代,最终得到目标模型.实验采用行车记录仪采集的图像,在图像中标定出车辆、行人和骑行的人三类,实验表明,检测目标尺寸越小,检测难度越大,检测效果越差,SSD模型对目标检测的平均准确率均值提高了0.082.提出的道路目标检测方法与传统目标识别算法相比,省去了手工特征提取,减少了工作量,提高了模型的泛化能力. 展开更多
关键词 道路 目标检测 深度学习 卷积神经网络
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面向对象的高分辨率卫星影像道路信息提取 被引量：8
12
作者 唐静 吴俐民 左小清 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2011年第5期98-99,共2页
本文采用面向对象方法对高分辨率卫星影像道路信息提取。首先加入建筑物矢量数据对影像分割提取出建筑物,然后采用多尺度进行分割,对分割后的对象进行最近邻采样,得到总体分类图。最后根据道路特点构建道路知识库对道路信息优化。试验表... 本文采用面向对象方法对高分辨率卫星影像道路信息提取。首先加入建筑物矢量数据对影像分割提取出建筑物,然后采用多尺度进行分割,对分割后的对象进行最近邻采样,得到总体分类图。最后根据道路特点构建道路知识库对道路信息优化。试验表明,面向对象的道路信息提取克服了"椒盐现象",取得了较好的提取效果。 展开更多
关键词 道路信息 卫星影像 面向对象 信息提取
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基于SLIC超像素的高分辨率遥感影像城镇道路提取 被引量：9
13
作者 润一 王密 +1 位作者 董志鹏 程宇峰 《测绘地理信息》 2019年第1期84-88,共5页
针对高分辨率遥感影像道路提取方法易受影像噪声影响,且对道路特征利用不充分,难以准确提取城镇道路的问题,提出了一种基于SLIC(simple linear iterative clustering)超像素的高分辨遥感影像城镇道路提取方法。该方法首先用SLIC算法对... 针对高分辨率遥感影像道路提取方法易受影像噪声影响,且对道路特征利用不充分,难以准确提取城镇道路的问题,提出了一种基于SLIC(simple linear iterative clustering)超像素的高分辨遥感影像城镇道路提取方法。该方法首先用SLIC算法对影像进行过分割生成SLIC超像素,用k-means算法对SLIC超像素进行分类,然后根据绿色波段归一化植被指数(green normalized difference vegetation index,GNDVI)对分类影像进行过滤,再用改进Canny算子消除过滤影像中其他地物与道路间的连接,最后根据对象形状指数、对象最小外接矩形的长宽比、对象面积特征提取道路对象,用数学形态学对提取道路对象进行处理形成道路网。实验结果表明,本方法具有较好的城镇道路提取效果。 展开更多
关键词 道路提取 高分辨率遥感影像 对象特征 SLIC超像素 改进Canny算子
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一种遥感图像中的道路检测方法 被引量：8
14
作者 李敏奇 周诠 《现代电子技术》 2006年第6期125-127,共3页
道路是遥感图像的重要特征。提出一种从遥感图像中检测道路目标的方法。首先,进行图像预处理,提取边缘,然后进行图像分块并利用Hough变换进行道路检测。分析了Hough变换的特点,并研究了Hough变换域极值点参数的特点,改进了Hough变换在... 道路是遥感图像的重要特征。提出一种从遥感图像中检测道路目标的方法。首先,进行图像预处理,提取边缘,然后进行图像分块并利用Hough变换进行道路检测。分析了Hough变换的特点,并研究了Hough变换域极值点参数的特点,改进了Hough变换在道路目标检测中的应用。该方法不仅快速地检测机场等严格的线状道路目标,而且对具有一定曲率的道路目标同样有效。 展开更多
关键词 遥感图像 HOUGH变换 道路检测 目标识别
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基于标点随机过程的遥感影像道路提取 被引量：8
15
作者 余长慧 孟令奎 秦昆 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2006年第1期59-62,共4页
在分析贝叶斯方法用于遥感影像目标提取技术的基础上,基于标点随机过程方法,利用线状地物的整体几何约束和地物之间的空间结构及相关关系对目标构建数学模型,提取线状地物,并以道路网的自动提取为例,详细阐述了此算法。
关键词 贝叶斯方法 标点过程 道路提取 整体几何约束 结构特征
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一种基于面向对象的城镇道路自动提取方法研究 被引量：8
16
作者 林鹏 阮仁宗 +1 位作者 王玉强 陶婷 《地理与地理信息科学》 CSCD 北大核心 2016年第1期49-54,F0002,共7页
城镇地物类型复杂多样,道路狭窄且易与周围地物混合,这导致城镇背景下的道路信息提取存在困难。该文以安徽省滁州市部分区域为实验区,使用资源三号卫星影像,采用面向对象的方法,利用光谱特征、形状特征等信息,在对象级基础上通过复合向... 城镇地物类型复杂多样,道路狭窄且易与周围地物混合,这导致城镇背景下的道路信息提取存在困难。该文以安徽省滁州市部分区域为实验区,使用资源三号卫星影像,采用面向对象的方法,利用光谱特征、形状特征等信息,在对象级基础上通过复合向量机的方法进行城镇背景下的道路信息循环拾取,并利用形态学方法对提取的结果进行了分类后处理。研究结果表明,该文提出的道路提取方法具有可行性。 展开更多
关键词 道路 面向对象 知识规则 循环提取 数学形态学
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基于卷积神经网络的道路目标检测算法 被引量：7
17
作者 张庆辉 万晨霞 +1 位作者 秦淑英 卞山峰 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期2052-2058,共7页
针对实际交通场景下道路目标检测时存在检测精度低、检测速度慢以及难以检测小目标的问题,构建一种基于Faster R-CNN的快速、精确道路目标检测算法。该算法包括一个精确目标区域网络(AORN)和一个目标属性学习网络(OALN)。通过引入反卷... 针对实际交通场景下道路目标检测时存在检测精度低、检测速度慢以及难以检测小目标的问题,构建一种基于Faster R-CNN的快速、精确道路目标检测算法。该算法包括一个精确目标区域网络(AORN)和一个目标属性学习网络(OALN)。通过引入反卷积结构,设计AORN网络和OALN网络的损失函数,提高小目标的检测性能,为加快算法的计算速度,AORN和OALN交替优化、联合训练。实验结果表明,其测试的平均准确率较先进的目标检测算法Faster R-CNN 提高了0.15,检测速度提高了3 fps。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 道路图像 目标检测 目标区域网络
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FME道路实体连通性检测算法 被引量：7
18
作者 栗敏光 陶舒 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2017年第9期121-125,共5页
针对测绘成果中入库数据道路实体连通性检测方面的问题,基于FME平台设计开发了一种道路实体连通性检测算法。该算法充分考虑了重复路段的情形,既适用于单线形结构的常规道路实体,也适用于三岔路结构的非常规道路实体,并且实现了对各种... 针对测绘成果中入库数据道路实体连通性检测方面的问题,基于FME平台设计开发了一种道路实体连通性检测算法。该算法充分考虑了重复路段的情形,既适用于单线形结构的常规道路实体,也适用于三岔路结构的非常规道路实体,并且实现了对各种不同类型道路实体不连通错误的精细化检测。利用模拟数据和地理国情普查成果数据验证了算法的正确性与鲁棒性。所提算法为入库道路数据的连通性质量检查与修改提供了有力的工具,为数据库建设中道路数据的实体化编码和网络构建等数据深加工处理奠定了坚实的基础。 展开更多
关键词 道路实体 连通性 检测 FME
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基于肯尼亚城市扩张分析推进“一带一路”建设 被引量：5
19
作者 马建如 裴亮 +1 位作者 魏显虎 张宗科 《测绘与空间地理信息》 2018年第8期82-84,88,共4页
肯尼亚的蒙内铁路建设之初是基于"一带一路"倡议的发展。基于为"一带一路"倡议今后在肯尼亚的建设与发展更明确为目的,以2006年和2016年Landsat影像为主要数据源,选取肯尼亚53个主要的城市作为研究对象。通过面向... 肯尼亚的蒙内铁路建设之初是基于"一带一路"倡议的发展。基于为"一带一路"倡议今后在肯尼亚的建设与发展更明确为目的,以2006年和2016年Landsat影像为主要数据源,选取肯尼亚53个主要的城市作为研究对象。通过面向对象方法提取城市建成区边界作为研究区。根据肯尼亚独特的区域特征,将研究区分为荒漠区、农业区和沿海区三部分来具体分析城市扩张模式,得出了"一带一路"倡议在肯尼亚建设的参考性建议,同时为"一带一路"向非洲进军提供坚实的理论基础。 展开更多
关键词 城市扩张 “一带一路” 面向对象 蒙内铁路 肯尼亚
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基于改进YOLOv5算法的道路伤损检测 被引量：4
20
作者 张用川 牟凤云 +2 位作者 陈建坤 仇阿根 冉蔚 《电子测量技术》 北大核心 2023年第4期161-168,共8页
道路伤损检测是道路养护过程中的重要基础性环节,传统道路伤损检测方法存在检测成本高且效率低的缺陷。为准确快速检测道路伤损状况,提出了一种基于YOLOv5改进的道路伤损检测模型YOLO-C-α。通过引入注意力机制CBAM模块,提高检测模型的... 道路伤损检测是道路养护过程中的重要基础性环节,传统道路伤损检测方法存在检测成本高且效率低的缺陷。为准确快速检测道路伤损状况,提出了一种基于YOLOv5改进的道路伤损检测模型YOLO-C-α。通过引入注意力机制CBAM模块,提高检测模型的特征提取及特征融合能力,改善模型对道路损伤小目标的漏检问题;引入α-IoU损失函数替换原始网络CIOU损失函数,降低预测框的回归损失,提升预测框的定位精度。基于RDD2020道路伤损检测数据集展开对比实验,结果显示:YOLO-C-α模型平均准确度达到60.3%,相比于原始模型平均精度提升1.4%,其F1值为60.2,相比于原始模型提升1%,且对于不同天气状况下的路面损伤均有较高的检测性能,实验环境每张图片的检测速度为6.3ms,模型大小40.6Mb。结果表明:本文基于YOLOv5m改进的算法抗干扰能力较强,能更准确地检测出多种天气状况下道路伤损目标,可为道路伤损实时检测及智慧化道路养护提供参考。 展开更多
关键词 道路伤损 目标检测 数据增强 注意力机制 损失函数
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