道路交叉口自动检测算法的研究

来源 :测绘科学 | 被引量 : 4次 | 上传用户:panda_chris
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针对高分辨率遥感影像道路交叉口特征不明显、检测难度大等问题,该文提出一种改进的道路交叉口自动检测算法。该算法在YOLOv3网络基础上,首先采用参数修正单元激活卷积层,使目标特征在传递过程中保留更多负信息;然后在特征提取端与特征检测端之间实现多尺度特征融合,增强目标细节特征的提取;最后将单向卷积模块改进为多通道卷积模块,对卷积模块横向拉伸后再纵向聚合。为了验证算法有效性,对常见7种类型交叉口进行测试,实验结果表明:改进后算法对复杂背景下小尺寸道路交叉口的检测效果得到明显提升,有效实现了多种类型的道路交
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针对无人机影像拼接速度慢精度低的问题,提出了一种基于最小生成树的无人机影像拼接方法。对采集到的序列影像进行特征点匹配,采用LM法和RANSAC算子剔除误匹配点,通过距离阈值使特征点均匀化;计算每一张影像的准则值,以准则值最小的影像为基准影像进行坐标转换;将最小生成树算法引入到拼接路径中,实现多张影像的拼接。实验结果表明,该方法提高了影像的拼接速率,有效避免误差累积对后续拼接影像的影响,改善了拼接效
针对机载SAR影像的高精度辐射定标处理问题,该文分别利用积分法与峰值法计算点目标辐射响应能量、通过对SAR影像辐射特征分析及方法对比,采用sin c函数模型拟合校正天线方向图,结合雷达功率方程求解定标常数,进而建立了完整的点目标辐射定标方法和流程,并对关键技术中不同方法进行了比较分析。结果表明,积分法能量计算模型与sin c函数天线方向图校正模型结合的定标方法能够达到更高的相对和绝对定标精度,优化
为了准确反映全球气候的不断变化给湖泊湿地生态系统带来长时间水位、面积和蓄水量变化,针对星载激光测高数据筛选条件不足引起湖泊水位不准确的问题,提出了基于IQR湖陆分界多准则约束的激光点筛选方法。以青海湖为研究对象,利用ICESat/GLAS激光测高数据和30 m分辨率的Landsat遥感影像数据,研究分析青海湖2003到2009年间的湖泊水位、面积和蓄水量变化。结果表明:青海湖的年均水位、面积和蓄水
针对传统迭代条件模式算法用于遥感影像分割时易出现误分割的问题,该文提出了结合核密度估计理论的迭代条件模式算法。使用自适应双边滤波器对影像进行预处理以提高影像质量,运用基于核密度估计理论的爬山算法获取影像的初始标记,结合MAP-MRF框架构建一种新的ICM算法对遥感影像进行分割。实验结果表明,使用基于核密度估计理论的爬山算法获取的初始标记后,基于MAP-MRF框架构建的分割算法能得到更准确的分割结果
针对传统的欧拉角表述的绝对定向迭代解法存在的局限性问题,该文将对偶四元数应用到解析绝对定向中,提出一种利用对偶四元数描述的绝对定向迭代解法。该方法根据最小二乘原理求出尺度因子;顾及到模型点坐标含有误差,将模型点坐标作为观测值,对绝对定向方程进行线性化;在对偶四元数单位性和正交性的限制条件下,进行间接平差,求解出七个绝对定向元素。试验结果表明:该解法正确可靠,能够适用于大倾角和大尺度,且与传统欧拉角
针对近年来冬闲田分布逐渐扩张的问题,该文提出了一种结合地表温度的冬闲田遥感提取方法。该文以Landsat 8遥感影像为数据源,利用随机森林和支持向量机的分类方法,结合地表温度因子,进行了湖北省荆门市2017年的冬闲田分布的调查。结果表明:荆门市各区县中心位置和山地区域冬闲田分布较少,丘陵梯田分布的地区冬闲田面积较大;同时考虑地表温度因子的情况下,相比于支持向量机提取方法,利用随机森林分类方法提取冬
针对渐进加密三角网滤波算法中初始不规则三角网对地形近似模拟的精度问题,该文提出了一种改进的渐进加密三角网滤波算法。该方法利用扩展局部极小值法,在包含点云的格网中提取待定种子点,并采用最邻近插值法获取不包含点云的格网高程;然后设定阈值来判断局部薄板样条插值的邻域高差,确定最终种子点;最后构建初始不规则三角网并迭代加密。结果表明,该方法能提高地面种子点提取的准确率,并进一步提高点云滤波的质量。
为研究城市机动车尾气扩散规律并寻求空气质量的改善措施,该文提出一种针对机动车尾气扩散过程的三维动态可视化表达方法。研究了CALINE4模型,顾及了道路特征和风向;模拟城市道路机动车尾气扩散过程,生成时间序列的体过程数据,从而得到CO、NOx等机动车污染气体的扩散及分布情况;利用光线投射算法进行直接体绘制。该方法能够有效模拟机动车尾气的扩散情况,并实现三维动态可视化。最后通过实验模拟一条道路的机动车
张飞镇守阆中七年,五十五岁时在阆中被害。为了纪念这位盖世英雄,历代的阆中人在这里留下了一串串的张飞印象,也因此在阆中形成了“张飞”这一特殊的文化现象。之所以会出现这一
针对目前基于WiFi的室内楼层识别方法大多要求各楼层接入点(AP)部署密度相近的问题,本文通过模拟了楼层识别率低的环境并进行实验验证,分析了造成识别率下降的原因,设计了一种顾及AP部署密度差异的室内楼层识别方法。该方法根据扫描到AP的局域网地址(Mac)和信号强度进行二次判断获得楼层估计。实验模拟了不同楼层AP部署密度相差较大的环境,并分别使用基于K最近邻(KNN)的楼层识别方法和本文方法进行实验