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基于深度学习的高分遥感影像尾矿库提取
1
作者
刘亮
杨洋
+2 位作者
齐峰
仲凤呈
陈璐洁
《石化技术》
CAS
2023年第3期48-50,共3页
尾矿库检测和边界提取对于尾矿库的数字化管理和监测非常重要。利用改进U-Net模型进一步对目标区域准确地提取尾矿库,框架的整体精度达到98.12%。该方法能够从大面积高空间分辨率遥感影像中高精度、高速度地提取各种尾矿库,有效减少了...
尾矿库检测和边界提取对于尾矿库的数字化管理和监测非常重要。利用改进U-Net模型进一步对目标区域准确地提取尾矿库,框架的整体精度达到98.12%。该方法能够从大面积高空间分辨率遥感影像中高精度、高速度地提取各种尾矿库,有效减少了尾矿库数字化管理的人力和财力成本,为政府部门快速获取尾矿库边界信息提供一定的参考。
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关键词
尾矿库
YOLOv4
U-Net
高空间分辨率
遥感影像
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职称材料
题名
基于深度学习的高分遥感影像尾矿库提取
1
作者
刘亮
杨洋
齐峰
仲凤呈
陈璐洁
机构
西南
石油
大学地球科学与技术学院
西南
石油
大学油气藏地质与
开发
国家重点实验室
西南
石油
大学空间信息技术与大数据挖掘
研究
所
东方原油储运有限
公司
四川省新阳安创科技有限
公司
中国石油天然气集团公司青海油田分公司勘探开发研究院
出处
《石化技术》
CAS
2023年第3期48-50,共3页
基金
国家管网集团有限公司东部原油储运技术开发项目(无人机视角下的潜在管道威胁事件识别)(GWHT20220021074)
文摘
尾矿库检测和边界提取对于尾矿库的数字化管理和监测非常重要。利用改进U-Net模型进一步对目标区域准确地提取尾矿库,框架的整体精度达到98.12%。该方法能够从大面积高空间分辨率遥感影像中高精度、高速度地提取各种尾矿库,有效减少了尾矿库数字化管理的人力和财力成本,为政府部门快速获取尾矿库边界信息提供一定的参考。
关键词
尾矿库
YOLOv4
U-Net
高空间分辨率
遥感影像
Keywords
tailings pond
YOLOv4
U-Net
high spatial resolution
remote sensing image
分类号
TD926.4 [矿业工程—选矿]
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的高分遥感影像尾矿库提取
刘亮
杨洋
齐峰
仲凤呈
陈璐洁
《石化技术》
CAS
2023
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