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目的 道路提取是常见的遥感应用之一。现有的基于深度卷积网络的道路提取方法往往未考虑云遮挡给道路提取带来的影响,且提取网络模型较大,不利于在移动端部署,同时缺乏用于云遮挡场景下的道路提取数据集。对此,本文提出一种轻量化的UNet网络(lightweight UNet,L-UNet),高效地实现云遮挡下的道路提取。方法 通过柏林噪声模拟云层以扩展现有道路提取数据集,进而训练L-UNet。使用移动翻转瓶颈卷积模块作为特征提取的主要结构,在深度可分离卷积的基础上加入扩展卷积和压缩激励模块,在减少参数量的同时大幅提升了分割效果。结果 在DeepGlobe道路提取扩展数据集的测试中,与D-LinkNet相比,L-UNet的交并比(intersection over union,IoU)提升了1.97%,而参数量仅为D-LinkNet的1/5。在真实云遮挡遥感图像道路提取测试中,L-UNet的性能仍然最优,与D-LinkNet和UNet相比,IoU值分别提高19.47%和31.87%。结论 L-UNet网络具有一定的云遮挡区域下道路标签生成能力,虽然在模拟云遮挡数据集下训练得到,但对于真实云遮挡仍具有较强的鲁棒性。L-UNet模型参数量很小,易于嵌入移动端。 相似文献
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虚拟翻书系统作为一种新的科普宣传方式,不仅展示信息量大,而且形式新颖,更容易吸引用户驻足观看,达到科普宣传的目的。通过对现有虚拟翻书系统的比较,以及对虚拟翻书系统主要应用场合的分析,提出一种利用红外感应技术和计算机多媒体技术实现的虚拟翻书系统。系统首先利用Flash软件将展示内容制作成含有翻书效果的电子书,通过投影装置将内容投到书型幕上,再通过书型幕一侧的2个红外摄像头捕捉参观者自左向右或自右向左的挥手动作,将挥手动作转换成交互指令驱动Flash电子书做翻书效果。该系统适合多种用户使用,符合阅读习惯,且无特殊硬件要求,制作成本较低,适合在普通大众中推广。 相似文献
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