GCAT-U-Net嵌入全局坐标注意力机制的遥感地块分割网络

遥感影像的地块背景特征复杂,当前地块分割方法不能较好地处理模糊的边缘信息,导致分割精度不理想;文章利用注意力机制处理地块特征,提出了一种基于全局坐标注意力机制的遥感地块分割网络:GCAT-U-Net;该方法在U-Net网络基础上嵌入了全局坐标注意力机制,加强了深度神经网络对于遥感影像数据中重要特征的关注度;在公开的GID数据集上的实验结果表明,文章提出的模型将准确率从0.9041提升到了0.9227,比传统U-Net网络提高了2百分点;结合特征自身重要性和特征位置信息的全局坐标注意力机制有助于更精确的目标定位,其输出相较于嵌入单一注意力机制,地块边界更为清晰,提升效果更为显著。     

一种新的道路交通背景提取算法及研究

基于视频的道路运动目标检测是智能交通系统的基础部分,目前最常用也最有效的运动目标检测方法是背景差分算法,其中背景提取是背景差分算法的关键一环。提出了一种新的背景提取算法——mode算法。定义了算法比较标准,并据此比较了mode算法以及一些目前流行的背景提取算法在不同车流量情况下的性能优劣。通过比较发现,在低车流量时,中值法提取的背景较好,mode算法次之;在高车流量时,用mode算法提取的背景最好。基于不同算法在不同环境下的性能不同,利用图像频域信息区分车流量大小,实现对背景提取算法的自适应选择,使得实际应用时的背景提取算法更具灵活性和针对性,也进一步提高了背景提取结果的准确度。