基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
针对城市建筑物变化检测的高时间和高空间分辨率需求,研究了基于深度学习的无人机影像建筑物变化检测方法.以大疆精灵4无人机正射影像为数据源,利用变化矢量分析与人工判别生成变化标签数据,并通过数据增强生成数据集.基于DeepLab V3+深度网络,利用生成的数据集进行无人机影像建筑物变化迁移学习,最终实现建筑物变化检测.实验结果表明,深度学习可有效用于无人机影像的建筑物变化检测,对本实验所用数据总精度达到97%以上,可为大范围城市建筑物动态检测、违章检测、损害检测等提供有力支撑.
推荐文章
基于无人机、高分卫星遥感影像的甘肃省陇南市建筑物空间化研究
无人机
高分卫星影像
居民地
建筑物类型
空间化
基于深度学习的无人机遥感影像水体识别
深度学习
卷积神经网络
无人机遥感
MSER
水体识别
基于无人机机载激光雷达的海岛建筑物高度测算技术
无人机
机载激光雷达
海盗建筑物
高度测算
基于图像匹配的遥感图像建筑物变化检测
高空间分辨率
遥感图像
局部图像匹配
建筑物变化检测
最稳定极值区域
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于DeepLab V3+深度学习的无人机影像建筑物变化检测研究
来源期刊 现代测绘 学科
关键词 无人机影像 深度学习 建筑物变化检测 DeepLab V3+
年,卷(期) 2021,(2) 所属期刊栏目 科技专栏·空间信息智能处理与融合应用
研究方向 页码范围 1-4
页数 4页 分类号 TP751
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-4097.2021.02.001
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (195)
共引文献  (83)
参考文献  (15)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1986(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1990(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
1999(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2000(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2004(5)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(5)
2005(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2006(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2007(8)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(6)
2008(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2009(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2010(7)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(7)
2011(6)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(6)
2012(8)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(8)
2013(18)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(17)
2014(20)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(19)
2015(11)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(11)
2016(29)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(28)
2017(21)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(20)
2018(24)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(23)
2019(9)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(6)
2020(4)
  • 参考文献(3)
  • 二级参考文献(1)
2021(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2021(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
无人机影像
深度学习
建筑物变化检测
DeepLab V3+
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代测绘
双月刊
1672-4097
32-1694/P
大16开
江苏省南京市北京西路75号
1978
chi
出版文献量(篇)
2052
总下载数(次)
3
总被引数(次)
9221
论文1v1指导