深度卷积网络支持下的遥感影像井盖部件检测

• 作者: 刘伟 尹鹏程 杨梦圆 谢梦
• 来源期刊: 测绘通报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 井盖 遥感图像 目标检测 深度卷积网络 端到端
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 技术交流
• 页码范围: 78-81,87
• 页数: 5页
• 分类号: P237
• 语种: 中文

摘要

数字城市管理发展中城市部件调查是一项重要的任务,但是城市井盖部件信息获取存在人工调绘效率低、精度难以保证等缺陷,影响城市井盖部件的及时更新.因此本文利用深度卷积神经网络模型,通过小卷积核、尾部裁剪和保持输入大小等改进边缘检测网络(HED)并增加两层卷积运算提取目标,提出HED-C网络模型,实现了端到端的井盖部件目标检测.试验结果表明,利用HED-C模型井盖部件召回率可达96.58％,查准率可达97.93％,相较Faster R-CNN、YOLO和SSD网络模型,综合性能有了较大提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	尹鹏程		37	364	12.0	17.0
2	刘伟	江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院	10	15	1.0	3.0
4	谢梦	江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院	5	2	1.0	1.0
7	杨梦圆	江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院	4	6	1.0	2.0