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摘要:
交通标志等道路设施的空间位置信息是城市三维建模的基本要素之一,也是道路设施养护管理的必要内容.为此,提出一种基于移动测量数据的小型交通标志自动提取方案,基于改进的卷积神经网络SlimNet模型对全景影像上的小交标进行检测,提出一种基于深度图的目标三维空间地理定位方法,并采用以中心点为准的距离判断法提取目标的对角线.选取三类小型交通标志的实测数据对所提方法进行验证分析.实验结果表明,SlimNet模型的平均正确率相比经典的VGG16 (Visual Geometry Group 16)模型有4.2个百分点的提升.采用提出的地理定位和矢量化方案,三类目标在实验区的召回率和精确率均达到86%以上,证明整体方案的有效可行性.该方法为城市多类目标的精确三维空间地理定位提供新思路.
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文献信息
篇名 基于影像与激光数据的小交标检测与地理定位
来源期刊 中国激光 学科 物理学
关键词 遥感 移动测量系统 卷积神经网络 交通标志 地理定位
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 遥感与传感器
研究方向 页码范围 318-326
页数 9页 分类号 O436
字数 语种 中文
DOI 10.3788/CJL202047.0910002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赵文吉 149 2023 24.0 37.0
2 高小明 2 0 0.0 0.0
3 刘力荣 5 25 3.0 5.0
4 唐新明 1 0 0.0 0.0
5 谢俊峰 1 0 0.0 0.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
遥感
移动测量系统
卷积神经网络
交通标志
地理定位
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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中国激光
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