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[期刊论文] 作者：余东行,
来源：大自然探索 年份：2002
“妈妈,我们到了吗?”每位父母都曾听到过从汽车后座发出的这种哭叫。这通常发生在全家驾车旅行开始后大约15分钟。幸好,我们很少有离家超过几百或几千公里的驱车旅行。...
[期刊论文] 作者：赵传, 张保明, 余东行, 郭海涛, 卢俊,,
来源：光学精密工程 年份：2019
为解决现有机载激光雷达点云分类方法存在难以在获得较高精度的点云分类结果的同时降低分类过程所需时间等问题,提出了一种利用迁移学习的机载激光雷达点云分类方法。首先,计...
[期刊论文] 作者：余东行, 张宁, 张保明, 郭海涛, 卢俊,,
来源：测绘通报 年份：2019
遥感影像机场检测中,针对传统人工设计特征的方法稳健性差、检测耗时的问题,提出了一种结合卷积神经网络与显著性特征的遥感影像机场检测算法。利用卷积神经网络快速准确地检...
[期刊论文] 作者：余东行, 郭海涛, 张保明, 赵传, 卢俊,,
来源：测绘学报 年份：2019
传统遥感影像飞机目标检测算法依赖于人工设计特征,对大范围复杂场景和多尺度的飞机目标稳健性较差,基于深层卷积神经网络的目标检测算法通常难以有效应对大幅影像的目标搜索...
[期刊论文] 作者：赵传,郭海涛,卢俊,余东行,张保明,,
来源：测绘学报 年份：2020
机载LiDAR点云的分类是利用其进行城市场景三维重建的关键步骤之一。为充分利用现有的图像领域性能较好的深度学习网络模型,提高点云分类精度,并降低训练时间和对训练样本数量的要求,本文提出一种基于深度残差网络的机载LiDAR点云分类方法。首先提取归一化高程......
[期刊论文] 作者：余东行,张保明,赵传,郭海涛,卢俊,,
来源：遥感学报 年份：2020
针对人工设计的中、低层特征难以实现复杂场景影像的高精度分类以及卷积神经网络依赖大量训练数据等问题,结合迁移学习与集成学习,提出了一种联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类算法。首先基于迁移学习的思想,利用在自然影像数据集上训练好的多个深......
[期刊论文] 作者：李宸尧,郭海涛,卢俊,马东洋,余东行,,
来源：测绘科学技术学报 年份：2020
遥感影像中油罐目标尺度变化大,小目标较多,影响其检测性能。为探究影像缩放对各网络油罐检测的影响以及油罐目标尺寸对于检测结果影响的规律,选择经典的5种深度学习目标检测算法,包括FRCNN、RFCN、SSD、YOLOv3和RetinaNet算法,对不同尺度油罐目标的检测精度、......
[期刊论文] 作者：余东行, 郭海涛, 赵传, 李道纪, 张保明,,
来源：测绘科学技术学报 年份：2019
针对靠岸舰船难以检测的问题,提出了一种直线特征辅助的靠岸舰船检测方法。首先利用高精度的卷积神经网络目标检测算法YOLOv3对影像进行粗检测,获取可能存在舰船目标的区域作...
[期刊论文] 作者：余东行, 张保明, 郭海涛, 赵传, 徐俊峰,,
来源：中国图象图形学报 年份：2018
目的针对高分辨率遥感影像舰船检测受云雾、海浪以及海岛等复杂因素干扰,存在虚警率高、漏检率高、目标检测和识别困难等问题,提出一种联合视觉显著性特征与卷积神经网络的海...
[期刊论文] 作者：余东行, 郭海涛, 赵传, 李道纪, 张保明,
来源：测绘科学技术学报 年份：2019
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[期刊论文] 作者：李宸尧,郭海涛,马东洋,余东行,黄辰虎,,
来源：海洋测绘 年份：2020
油罐目标的检测对于海洋战场环境保障具有重要的意义和作用。选择当前较为经典的几种深度学习目标检测算法,包括FRCNN、RFCN、SSD、YOLOv3、RetinaNet,利用已有的公开数据,对各算法进行油罐检测的精度进行深入对比分析和实验验证。实验结果表明,上述方法中鲁棒......
[期刊论文] 作者：刘相云,郭呈渊,龚志辉,金飞,余东行,,
来源：测绘科学技术学报 年份：2019
针对高分辨率遥感影像场景复杂,现有的目标识别算法检测率较低且速度较慢的问题,提出了一种改进的RFB Net模型。算法在RFB Net模型的基础上构建特征金字塔网络,融合高层语义信息和低层特征信息,提高了网络识别能力。为验证该算法性能,以遥感影像中飞机目标为例......
[期刊论文] 作者：李道纪,郭海涛,卢俊,赵传,林雨准,余东行,,
来源：测绘学报 年份：2020
经典的卷积神经网络在对遥感影像进行地物分类的过程中,由于影像中的地物尺寸和光谱特征差异较大、待分类目标背景环境复杂等问题,经典影像分类方法很难得到理想的分类结果。针对这些问题,本文借鉴U型卷积神经网络多层次特征融和的思想,提出了多注意力融和U型网......
[期刊论文] 作者：赵传,郭海涛,王优扬,卢俊,余东行,林雨准,,
来源：光学精密工程 年份：2021
机载激光雷达点云密度分布不均、建筑物形状不规则且复杂多样等多种因素,导致现有建筑物轮廓提取方法存在参数难以设置、适应性较差等问题,为此本文提出一种利用邻域方向分布的机载激光雷达点云建筑物外轮廓提取方法。首先采用固定邻域点数分析各点的邻域方向分......
[期刊论文] 作者：徐俊峰,张保明,余东行,林雨准,郭海涛,,
来源：遥感学报 年份：2020
为利用高分辨率遥感影像实现高精度的飞机目标变化检测,提出了一种自适应的多特征融合变化检测与深度学习相结合的方法。首先,通过加权迭代的多元变化检测法获取变化强度图,并结合自适应的直方图统计法自动获取显著的变化与不变化样本;然后,提取多时相影像的光......
[期刊论文] 作者：李道纪,郭海涛,张保明,赵传,卢俊,余东行,,
来源：中国图象图形学报 年份：2020
目的遥感影像地物提取是遥感领域的研究热点。由于背景和地物类型复杂多样,单纯利用传统方法很难对地物类别进行准确区分和判断,因而常常造成误提取和漏提取。目前基于卷积神经网络CNN(convolutional neural network)的方法进行地物提取的效果普遍优于传统方法,......
[期刊论文] 作者：郭海涛,李宸尧,崔君,余东行,卢俊,高慧,,
来源：测绘科学技术学报 年份：2021
针对传统遥感影像油罐目标检测算法依赖油罐圆形特征,对于背景复杂和存在大量小目标的情况检测效果差的问题,提出一种多尺度并联卷积神经网络油罐目标检测算法。首先根据油罐目标尺寸对各神经网络检测效果的影响规律,采用不同网络架构分别检测不同尺寸的油罐目......
[期刊论文] 作者：赵传,郭海涛,卢俊,余东行,林雨准,姜怀刚,,
来源：测绘学报 年份：2021
建筑物屋顶面大小差异较大、形状复杂、数量不确定等特点,以及机载LiDAR点云密度不均、分布不规则、缺乏语义信息等特性,对屋顶面的准确分割造成了很大干扰,因此现有分割方法的精度和适用性仍有待提高。针对上述问题,本文提出一种结合区域增长与RANSAC的机载LiD......
[期刊论文] 作者：余东行,徐青,赵传,郭海涛,卢俊,林雨准,刘相云,
来源：测绘学报 年份：2020
为充分利用遥感影像的多尺度特征，解决遥感影像尺度差异、类间相似和类内差异等现象给高精度场景分类造成的困难，本文提出了一种注意力引导特征融合和联合学习的遥感影像场景分类方法。首先，利用深层卷积神经网络提取影像不同层次的特征图；然后，利用设计的残差注意力......
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