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我国尾矿库事故频发,所造成的危害极其严重。掌握尾矿库的数量及分布情况对预防尾矿库事故和开展尾矿库应急工作具有重大意义。传统的调查方法主要以地面调查为主,难以做到大范围高频次的监测。因此提出了一种基于深度学习的尾矿库目标检测方法,可以快速识别尾矿库的位置并掌握其地理分布。首先分析尾矿库在遥感图像上的特征,制作适合训练的样本,根据样本的情况优化调整训SSD(Single Shot Multibox Detector)模型,基于优化后的模型进行京津冀地区尾矿库的自动提取。实验结果表明:京津冀地区检测出尾矿