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基于Mask R-CNN的高分遥感影像的稀土开采识别方法
被引量:
10
1
作者
李恒凯
肖松松
+1 位作者
王秀丽
柯江晨
《中国矿业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1215-1222,共8页
根据离子吸附型稀土矿开采过程中的沉淀池状态及其空间分布关系,构建了基于Mask R-CNN的高分遥感影像稀土开采识别方法,实现稀土开采状态的识别与检测,为离子型稀土开采监管提供技术支持.该方法采用ROI Align结合双线性插值精确计算特...
根据离子吸附型稀土矿开采过程中的沉淀池状态及其空间分布关系,构建了基于Mask R-CNN的高分遥感影像稀土开采识别方法,实现稀土开采状态的识别与检测,为离子型稀土开采监管提供技术支持.该方法采用ROI Align结合双线性插值精确计算特征图浮点数处的像素值,避免了ROI Pooling带来的检测框偏离问题;同时在算法中引入特征金字塔网络(FPN),提升了算法对多尺度下小目标的精准检测能力;针对离子型稀土开采过程中沉淀池存在浸矿液体特征,加入归一化水体指数(NDWI)作为样本训练模型,再将模型用于离子型稀土开采识别;对比了Mask R-CNN,Faster R-CNN,SSD和YOLOv3检测算法在不同的基础网络和数据集下对目标的识别效果.结果表明:4种算法在使用NDWI数据集作为训练样本时比使用原始RGB数据集时的目标检测精度均提升了1.5%左右,且Mask R-CNN的识别效果优于其他3种算法.
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关键词
Mask
R-CNN
高分遥感影像
稀土开采识别
归一化水体指数
原文传递
题名
基于Mask R-CNN的高分遥感影像的稀土开采识别方法
被引量:
10
1
作者
李恒凯
肖松松
王秀丽
柯江晨
机构
江西理工大学建筑与测绘工程学院
江西理工大学经济管理学院
出处
《中国矿业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期1215-1222,共8页
基金
教育部人文社会科学研究规划项目(18YJAZH040)
江西省自然科学基金项目(20181BAB206018)
江西省教育厅科学技术研究重点项目(GJJ180423)。
文摘
根据离子吸附型稀土矿开采过程中的沉淀池状态及其空间分布关系,构建了基于Mask R-CNN的高分遥感影像稀土开采识别方法,实现稀土开采状态的识别与检测,为离子型稀土开采监管提供技术支持.该方法采用ROI Align结合双线性插值精确计算特征图浮点数处的像素值,避免了ROI Pooling带来的检测框偏离问题;同时在算法中引入特征金字塔网络(FPN),提升了算法对多尺度下小目标的精准检测能力;针对离子型稀土开采过程中沉淀池存在浸矿液体特征,加入归一化水体指数(NDWI)作为样本训练模型,再将模型用于离子型稀土开采识别;对比了Mask R-CNN,Faster R-CNN,SSD和YOLOv3检测算法在不同的基础网络和数据集下对目标的识别效果.结果表明:4种算法在使用NDWI数据集作为训练样本时比使用原始RGB数据集时的目标检测精度均提升了1.5%左右,且Mask R-CNN的识别效果优于其他3种算法.
关键词
Mask
R-CNN
高分遥感影像
稀土开采识别
归一化水体指数
Keywords
Mask R-CNN
remote sensing image
rare earth mining identification
NDWI
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Mask R-CNN的高分遥感影像的稀土开采识别方法
李恒凯
肖松松
王秀丽
柯江晨
《中国矿业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
10
原文传递
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