【摘 要】
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航空航天技术发展突飞猛进,结合多光谱分析处理的广泛应用,使高分辨率遥感影像的获取日益便捷。而地理信息系统中道路的准确更新至关重要,如何利用计算机视觉从高分辨率遥感影像中快速准确提取道路信息一直是研究的热点。本文根据卷积神经网络的现有成果,对遥感影像道路提取开展了深入研究;并基于深度学习的语义分割算法,结合道路提取的具体任务,设计了新型高分辨率遥感影像道路提取算法。本文主要包含三部分:（1）以中国6
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航空航天技术发展突飞猛进,结合多光谱分析处理的广泛应用,使高分辨率遥感影像的获取日益便捷。而地理信息系统中道路的准确更新至关重要,如何利用计算机视觉从高分辨率遥感影像中快速准确提取道路信息一直是研究的热点。本文根据卷积神经网络的现有成果,对遥感影像道路提取开展了深入研究;并基于深度学习的语义分割算法,结合道路提取的具体任务,设计了新型高分辨率遥感影像道路提取算法。本文主要包含三部分:（1）以中国6个城市化进度不同的城市遥感影像为研究对象,提出了一种高分辨率编解码网络HRCD-Net;（2）为能够提取不同环境背景下的道路,提出了基于注意力门的道路提取网络RAU-Net;（3）基于上述研究成果,开发了基于深度学习的遥感影像道路提取系统。具体研究工作如下:一、提出了一种在复杂城市背景下的高分辨率编解码网络（HRCD-Net）道路提取算法。通过逐步增加支路网络与主网络并行训练,实现多分辨率特征的融合;通过增加支路并行解码器使提取到的有效特征融入语义分割图。实验表明,HRCD-Net算法在CHN6-CUG数据集上的准确率达到88.71%,精确率达到84.87%,召回率达到85.53%,F1-score达到85.20%,均优于其他对比方法。二、提出了一种在全场景下适用的残差注意力门网络（RAU-Net）道路提取算法。采用U-Net架构,使用残差网络编码器,利用主支路并行训练思想设计多尺度卷积提取模块,保留U-Net跳跃链接的同时融入注意力门。本文在Massachusetts数据集和Deep Globe数据集上比较了多种方法,包括U-Net、Deep Labv3+、HRCD-Net。在Massachusetts数据集上准确率为90.61%,精确率为92.25%,召回率为92.47%,F1-score为92.35%;在Deep Globe数据集上准确率为89.44%,精确率为89.21%,召回率为89.28%,F1-score为89.24%。可见其在两个数据集上均表现出了较高的模型精度和全场景泛化能力。三、开发了基于深度学习的遥感影像道路提取系统。使用Python语言,Py Qt5和Tensor Flow框架,利用HRCD-Net、RAU-Net等方法实现高分辨率遥感影像道路的快速提取。研究表明,该系统不仅可以用来训练新的模型,还能够加载已有模型进行道路提取,具有良好的使用体验和可拓展性。
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近年来在滑动触觉显示领域,国内外研究机构和专家已经研发出了不同机构、不同重现机理的装置,但仍存在一些技术问题和挑战,例如滑动触觉显示装置反馈到指尖的滑动方向单一,指尖只能利用受到的挤压感和震动感的合成触觉来感受滑动触觉,缺乏动觉感受;另外目前的滑动触觉显示装置在反馈滑动触觉信息时,反馈装置末端始终与指尖保持接触,从而导致使用者触觉疲劳,不利于滑动触觉信息的反馈和感知。为解决以上问题,本文围绕滑动触
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