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基于Attention Gates和R2U-Net的遥感影像建筑物提取方法
被引量:
7
1
作者
于文玲
刘波
+4 位作者
刘华
杜梓维
邹时林
苏友能
刘娜娜
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2022年第3期31-36,42,共7页
针对深度语义分割算法提取遥感影像建筑物时易产生建筑物边缘分割不明确、提取精度不高等问题,该文提出一种基于Attention Gates(AG)和R2U-Net的遥感影像建筑物提取方法(AGR2U-Net)。该方法将R2U-Net模型每一层输出的特征图与其相邻层...
针对深度语义分割算法提取遥感影像建筑物时易产生建筑物边缘分割不明确、提取精度不高等问题,该文提出一种基于Attention Gates(AG)和R2U-Net的遥感影像建筑物提取方法(AGR2U-Net)。该方法将R2U-Net模型每一层输出的特征图与其相邻层的特征图输入至改进的AG模型中,得到与输入影像大小一致的特征图,以提高R2U-Net模型的多尺度泛化能力,从而增强该模型对建筑物特征的响应及灵敏度,最终提升遥感影像建筑物提取精度。利用WHU卫星影像数据集和WHU航空影像数据集,对该方法与U-Net、Improved U-Net、SegU-Net和R2U-Net方法进行对比实验验证,结果表明,该方法的交并比、像素准确率和召回率均最高,且提取的建筑物边缘更准确、内部信息更完整、误检和漏检情况更少。
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关键词
遥感影像
Attention
Gates
r2u-net
模型
AG
r2u-net
模型
建筑物提取
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职称材料
基于R2U-Net的单帧投影条纹图深度估计
被引量:
3
2
作者
袁梦凯
朱新军
侯林鹏
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第16期83-94,共12页
从条纹图快速、准确获取被测物体准确深度信息是条纹投影三维测量技术关键环节之一。为解决单帧条纹图深度估计准确性问题,基于U-Net的递归残差卷积神经网络(R2U-Net),提出了一种条纹图深度估计方法,并在模拟数据和实验数据上进行了验...
从条纹图快速、准确获取被测物体准确深度信息是条纹投影三维测量技术关键环节之一。为解决单帧条纹图深度估计准确性问题,基于U-Net的递归残差卷积神经网络(R2U-Net),提出了一种条纹图深度估计方法,并在模拟数据和实验数据上进行了验证。对于模拟数据,所提方法的预测结果误差为1.71×10^(-6),小于U-Net方法对应的误差7.98×10^(-6);对于实验数据,该方法预测的深度图误差比U-Net方法对应的误差降低了13%。实验结果表明,与已有的U-Net深度图预测方法相比,所提方法所得深度图的高度分布曲线与标签拟合程度更高,提高了单帧条纹图三维测量结果的准确性。
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关键词
图像处理
条纹投影
r2u-net
深度
三维测量
原文传递
一种改进的嵌套残差网络车道线检测算法及其应用
3
作者
邓世权
石昀
《凯里学院学报》
2024年第3期63-70,共8页
车道线检测是自动驾驶中的核心问题之一,针对自动驾驶难以应对真实道路环境中复杂多变性问题,提出了一种基于嵌套结构的残差网络车道线检测模型.首先通过使用该模型对R2U-Net网络结构进行重构,然后利用构建后的深度学习网络对车道线数...
车道线检测是自动驾驶中的核心问题之一,针对自动驾驶难以应对真实道路环境中复杂多变性问题,提出了一种基于嵌套结构的残差网络车道线检测模型.首先通过使用该模型对R2U-Net网络结构进行重构,然后利用构建后的深度学习网络对车道线数据集进行学习和检测.该模型以图森公司发布的大规模车道线检测数据集为基础进行了大量的对比实验,结果表明,使用嵌套残差网络结构模型在车道线检测中取得了较高检测效果,检测准确率达到91%,与其他同类模型相比有显著优势.
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关键词
自动驾驶
循环卷积神经网络
残差网络
车道线检测
u-net
r2u-net
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职称材料
题名
基于Attention Gates和R2U-Net的遥感影像建筑物提取方法
被引量:
7
1
作者
于文玲
刘波
刘华
杜梓维
邹时林
苏友能
刘娜娜
机构
东华理工大学测绘工程学院
自然资源部环鄱阳湖区域矿山环境监测与治理重点实验室
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2022年第3期31-36,42,共7页
基金
国家自然科学基金项目(42161064、42001411)
江西省自然科学基金项目(20202BABL212014、20212BAB204003)
东华理工大学江西省数字国土重点实验室开放研究基金项目(DLLJ202004)。
文摘
针对深度语义分割算法提取遥感影像建筑物时易产生建筑物边缘分割不明确、提取精度不高等问题,该文提出一种基于Attention Gates(AG)和R2U-Net的遥感影像建筑物提取方法(AGR2U-Net)。该方法将R2U-Net模型每一层输出的特征图与其相邻层的特征图输入至改进的AG模型中,得到与输入影像大小一致的特征图,以提高R2U-Net模型的多尺度泛化能力,从而增强该模型对建筑物特征的响应及灵敏度,最终提升遥感影像建筑物提取精度。利用WHU卫星影像数据集和WHU航空影像数据集,对该方法与U-Net、Improved U-Net、SegU-Net和R2U-Net方法进行对比实验验证,结果表明,该方法的交并比、像素准确率和召回率均最高,且提取的建筑物边缘更准确、内部信息更完整、误检和漏检情况更少。
关键词
遥感影像
Attention
Gates
r2u-net
模型
AG
r2u-net
模型
建筑物提取
Keywords
r
emote sensing images
Attention Gates
r2u-net
model
AG
r2u-net
model
building ext
r
action
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
下载PDF
职称材料
题名
基于R2U-Net的单帧投影条纹图深度估计
被引量:
3
2
作者
袁梦凯
朱新军
侯林鹏
机构
天津工业大学控制科学与工程学院
天津工业大学人工智能学院
出处
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022年第16期83-94,共12页
基金
国家自然科学基金(61905178)。
文摘
从条纹图快速、准确获取被测物体准确深度信息是条纹投影三维测量技术关键环节之一。为解决单帧条纹图深度估计准确性问题,基于U-Net的递归残差卷积神经网络(R2U-Net),提出了一种条纹图深度估计方法,并在模拟数据和实验数据上进行了验证。对于模拟数据,所提方法的预测结果误差为1.71×10^(-6),小于U-Net方法对应的误差7.98×10^(-6);对于实验数据,该方法预测的深度图误差比U-Net方法对应的误差降低了13%。实验结果表明,与已有的U-Net深度图预测方法相比,所提方法所得深度图的高度分布曲线与标签拟合程度更高,提高了单帧条纹图三维测量结果的准确性。
关键词
图像处理
条纹投影
r2u-net
深度
三维测量
Keywords
image p
r
ocessing
f
r
inge p
r
ojection
r2u-net
depth
th
r
ee-dimensional measu
r
ement
分类号
TP391. [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
一种改进的嵌套残差网络车道线检测算法及其应用
3
作者
邓世权
石昀
机构
凯里学院
出处
《凯里学院学报》
2024年第3期63-70,共8页
基金
黔东南州科技计划项目(黔东南科合J字[2021]41号)。
文摘
车道线检测是自动驾驶中的核心问题之一,针对自动驾驶难以应对真实道路环境中复杂多变性问题,提出了一种基于嵌套结构的残差网络车道线检测模型.首先通过使用该模型对R2U-Net网络结构进行重构,然后利用构建后的深度学习网络对车道线数据集进行学习和检测.该模型以图森公司发布的大规模车道线检测数据集为基础进行了大量的对比实验,结果表明,使用嵌套残差网络结构模型在车道线检测中取得了较高检测效果,检测准确率达到91%,与其他同类模型相比有显著优势.
关键词
自动驾驶
循环卷积神经网络
残差网络
车道线检测
u-net
r2u-net
Keywords
Autopilot
r
ecu
r
r
ent convolutional neu
r
al netwo
r
k(
r
CNN)
r
esidual netwo
r
k
lane detection
u-net
r2u-net
分类号
TP [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Attention Gates和R2U-Net的遥感影像建筑物提取方法
于文玲
刘波
刘华
杜梓维
邹时林
苏友能
刘娜娜
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2022
7
下载PDF
职称材料
2
基于R2U-Net的单帧投影条纹图深度估计
袁梦凯
朱新军
侯林鹏
《激光与光电子学进展》
CSCD
北大核心
2022
3
原文传递
3
一种改进的嵌套残差网络车道线检测算法及其应用
邓世权
石昀
《凯里学院学报》
2024
0
下载PDF
职称材料
已选择
0
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