基于深度学习的无人机影像建筑物自动提取

• 作者: 张俊贤 施国武 李长平 李霞 邢宽平
• 来源期刊: 地矿测绘
• 学科: 地球科学
• 关键词: 深度学习 卷积神经网络 Resnet网络 建筑物提取
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 28-31
• 页数: 4页
• 分类号: P237
• 字数: 3820字
• 语种: 中文

摘要

在无人机影像建筑物自动提取过程中,传统地物分类算法其精度已无法满足生产过程中的分类要求.为此,文章提出以深度学习技术结合条件随机场应用于无人机影像建筑物的自动提取方法.首先利用基于残差模块的卷积神经网络对图像进行特征提取,然后利用全卷积对图像进行反卷积,恢复图像特征.基于初步分类结果,利用条件随机场模型进行边缘细化.通过对实验结果进行分析,验证了该算法应用于无人机影像建筑物自动提取的可行性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢宽平		5	1	1.0	1.0
2	施国武		6	5	1.0	2.0
3	李长平		4	13	1.0	3.0
4	张俊贤		1	0	0.0	0.0
5	李霞		3	0	0.0	0.0