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利用词袋模型检测建筑物顶面损毁区域
被引量:
11
1
作者
涂继辉
眭海刚
+1 位作者
冯文卿
孙开敏
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期691-696,共6页
针对航空影像中已分割出的建筑物顶面,提出了一种利用视觉词袋模型检测建筑物顶面损毁区域的方法。该方法首先利用简单线性迭代聚类方法对建筑物顶面进行超像素分割,然后对超像素区域利用颜色和梯度方向直方图特征构建视觉词袋模型,最...
针对航空影像中已分割出的建筑物顶面,提出了一种利用视觉词袋模型检测建筑物顶面损毁区域的方法。该方法首先利用简单线性迭代聚类方法对建筑物顶面进行超像素分割,然后对超像素区域利用颜色和梯度方向直方图特征构建视觉词袋模型,最后使用支持向量机(support vector machine,SVM)对超像素区域中的损毁区域进行检测。实验结果表明,该方法能有效判定建筑物顶面损毁区域,对提高建筑物整体损毁检测精度具有重要意义。
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关键词
建筑物顶面损毁检测
视觉词袋模型
超像素分割
简单线性迭代聚类(SLIC)
SVM
原文传递
题名
利用词袋模型检测建筑物顶面损毁区域
被引量:
11
1
作者
涂继辉
眭海刚
冯文卿
孙开敏
机构
长江大学电子信息学院
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2018年第5期691-696,共6页
基金
国家重点研发计划(2016YFB0502603)
国家自然基金(41471354)~~
文摘
针对航空影像中已分割出的建筑物顶面,提出了一种利用视觉词袋模型检测建筑物顶面损毁区域的方法。该方法首先利用简单线性迭代聚类方法对建筑物顶面进行超像素分割,然后对超像素区域利用颜色和梯度方向直方图特征构建视觉词袋模型,最后使用支持向量机(support vector machine,SVM)对超像素区域中的损毁区域进行检测。实验结果表明,该方法能有效判定建筑物顶面损毁区域,对提高建筑物整体损毁检测精度具有重要意义。
关键词
建筑物顶面损毁检测
视觉词袋模型
超像素分割
简单线性迭代聚类(SLIC)
SVM
Keywords
detection of damaged rooftop areas
visual bag-of-words model
superpixel segmentation
SLIC
SVM
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
TP753 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
利用词袋模型检测建筑物顶面损毁区域
涂继辉
眭海刚
冯文卿
孙开敏
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2018
11
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