基于深度学习的自然灾害遥感影像语义分割

自然灾害种类繁多, 通过遥感影像语义分割相对比较困难. 为了能够更好实现遥感影像分割, 本文提出一种基于生成对抗网络的3层遥感影像语义分割模型, 针对不同场景的解析, 基于全卷积神经网络FCN, 设计一种多层次的遥感语义分割框架. 有效对遥感图像语义分割进行处理, 从而提高了模型的分割精度. 实验表明利用这种模型是有效的, 特别是受损建筑的分割结果, mIoU为82.28%, 通过该模型与其他网络模型进行对比, 其性能评价指标明显优于其他网络模型. 最后, 通过对自然灾害各种场景影像进行分析, 为应急管理部门提供一份可靠的数据报告.     

基于注意力及生成对抗网络的遥感影像目标检测

针对传统目标检测算法在环境多变、背景复杂、目标聚集、小目标过多的航空遥感影像目标检测上效果不理想的问题, 本文提出了一种基于注意力机制及生成对抗网络的遥感影像目标检测模型Attention-GAN-Mask R-CNN. 该模型将注意力、生成对抗网络和Mask R-CNN结合起来, 用以解决遥感影像目标检测中存在的问题. 实验结果表明, 在复杂的遥感影像数据集中, 该方法提升了目标检测的效率和准确率.     

结合编码-解码网络和条件随机场的全极化合成孔径雷达土地覆盖分类

针对多极化合成孔径雷达影像地物分类特征表征性较弱及全卷积网络分类精度较低的问题,文中提出结合编码-解码网络(E-D-Net)和条件随机场(CRF)的全极化合成孔径雷达(SAR)土地覆盖分类算法.首先,利用Freeman分解和Pauli分解建模全极化SAR影像,提取各分解对应的散射特征.再借鉴语义分割网络模型的建模思想和多尺度卷积单元构建对称网络模型,将多尺度非对称卷积单元嵌入中层,设计E-D-Net网络模型.通过E-D-Net网络模型对PolSAR影像Freeman分解散射特征进行多层自主学习,获得初始分类结果.最后,利用全连接CRF结合Pauli相干分解伪彩色图信息,对初始分类结果再进行降噪和平滑优化,得到最终分类结果.在两地区PolSAR影像上的实验验证文中算法的有效性和可行性.     

AGA-BP模型在遥感影像分类中的应用研究

作为遥感研究的关键技术,遥感影像分类一直是遥感研究热点;针对目前采用BP神经网络模型进行遥感影像分类时存在的对初始权阈值敏感、易陷入局部极值和收敛速度慢的问题,为了提高BP模型遥感影像分类精度,将自适应遗传算法引入到BP网络模型参数选择中;首先运用自适应遗传算法对BP模型权阈值参数进行初始寻优,再用改进BP算法对优化的网络模型权阈值进一步精确优化,随后建立基于自适应遗传算法的BP网络分类模型,并将其应用到遥感影像数据分类研究中;仿真结果表明,新模型有效提高了遥感影像分类准确性,为遥感影像分类提出了一种新的方法,具有广泛研究价值。     

改进SeMask主干网络的高分辨率遥感影像变化检测模型

随着城市化进程的加速和人口不断增加, 土地资源的利用和管理变得愈发重要. 高分辨率遥感影像技术的发展为土地覆盖类别变化检测提供了新的途径. 目前, 多数遥感影像变化检测任务主要针对显著建筑物的变化检测, 缺少对土地覆盖类别变化检测任务的研究, 本研究基于公开数据集, 对更多土地覆盖类别变化情况进行标注. 在原语义分割主干网络的基础上结合孪生网络结构, 提出适用于土地覆盖类别变化检测任务的检测模型, 该模型在网络的特征提取阶段加入变化引导模块, 以辅助网络关注两时相影像中的变化信息, 并在网络不同阶段加入通道信息交互模块, 以增强不同特征图的信息融合. 同时, 在特征提取阶段最后一层加入特征对齐模块, 以缓解下采样过程导致的特征偏移. 在土地覆盖类别变化检测数据集上的实验结果表明, 本文提出的方法可以有效提取影像中的变化信息, 并提高分割精度.     

基于像素级生成对抗网络的复杂场景灰度图像彩色化

针对当前基于深度学习的彩色化模型在面对具有多个目标的复杂场景时存在的误着色问题,提出一种基于像素级生成对抗网络的彩色化模型.该模型在生成网络中采用全卷积网络模型处理不定尺度的输入灰度图像,并加入与真实彩色分量间的L1损失作为彩色化优化目标;在判别网络中,采用语义分割网络计算像素级Softmax损失,反向传递优化彩色化生成网络.在Pascal Segmentation及ILSVRC2012数据集上进行的彩色化图像质量比较,实验结果表明,与同类模型相比,本文模型在处理复杂场景灰度图像的彩色化任务中具有更高的着色准确率,并且对不同目标之间具有更好的区分度.     

基于深度学习高分辨率遥感影像语义分割

高分辨率遥感影像含有丰富的地理信息. 目前基于传统神经网络的语义分割模型不能够对遥感影像中小物体进行更高维度的特征提取, 导致分割错误率较高. 本文提出一种基于编码与解码结构特征连接的方法, 对DeconvNet网络模型进行改进. 模型在编码时, 通过记录池化索引的位置并应用于上池化中, 能够保留空间结构信息; 在解码时, 利用编码与解码对应特征层连接的方式使模型有效地进行特征提取. 在模型训练时, 使用设计的预训练模型, 可以有效地扩充数据, 来解决模型的过拟合问题. 实验结果表明, 在对优化器、学习率和损失函数适当调整的基础上, 使用扩充后的数据集进行训练, 对遥感影像验证集的分割精确度达到95%左右, 相对于DeconvNet和UNet网络模型分割精确度有显著提升.     

基于移动代理的结构化P2P网络模型

为了符合实际P2P网络中的节点异质性的情形并支持语义查询,在分析自组织网络模型和双层结构化P2P网络模型以后,提出了一种基于移动代理的结构化P2P网络模型AS-P2P.理论分析和模拟实验结果表明,在加入了移动代理转移资源索引和使用双层结构化P2P网络区别节点能力以后,AS-P2P更加适应动态网络,并具有平均查找长度短,超级节点上负载均衡和资源索引分类等优点.     

一种用于预测航空遥感影像光谱信息的深度学习方法

为从航空RGB遥感影像中预测高光谱影像中有用的地物属性信息,提高航空RGB遥感影像光谱的分辨率,提出一种轻量型的深度学习网络模型。所提模型组合了密集卷积神经网络架构和自适应注意力机制的优点,构建了一种新型密集注意力卷积神经网络模型(dense attention convolutional neural network model, DACNN model)。在真实的多模态AeroRIT场景影像和同源的雄安航空遥感影像上的多种定量对比实验结果表明,所提出的网络架构可以生成与原始高光谱遥感影像相似的空间特征和光谱特征,并且所需参数量显著降低,具有较好的性能和适用性,且所提模型架构方法具有一定的通用性。     

基于网络结构的正则化逻辑回归

逻辑回归是一个应用广泛的分类模型,但由于高维数据分类任务在实际应用中变得越来越频繁,使得分类模型面临着巨大的挑战.应对该挑战的一种有效方法是对模型进行正则化.许多已有的正则化逻辑回归直接运用L1范数罚作为正则化罚项,而不考虑特征之间的复杂关联关系.也有一些研究工作基于特征的组信息设计了正则化罚项,但它们假设组信息是预先给定的.文中从网络的视角对特征数据中存在的潜在模式进行挖掘,并基于此提出了一个基于网络结构的正则化逻辑回归.首先,以网络的形式描述特征数据并构建出特征网络;其次,从网络科学的角度对特征网络进行观察和分析,并基于此设计罚函数;然后,以该罚函数为正则化罚项,提出网络结构Lasso逻辑回归;最后,结合Nesterov加速近端梯度下降法和Moreau-Yosida正则化方法,推导了模型的求解过程.在真实数据集上的实验结果显示,所提网络结构Lasso逻辑回归表现优异,这表明从网络的视角观察和分析特征数据是研究正则化模型的一个具有潜力的方向.     

High-resolution Remote Sensing Image Road Extraction Method for Improving U-Net

Accurate and efficient extraction of road information based on remote sensing image is a great significance for the establishment and maintenance of basic geographic databases. Due to the complex background information of high-resolution remote sensing images, existing algorithms cannot extract road information very well. U-Net network has good experimental results in image segmentation, but the accuracy of road segmentation results is not good. For this reason, this paper proposes a high-resolution image road extraction method based on improved U-Net network. Firstly, the U-Net-based network structure is designed and implemented. The network uses VGG16 as the network coding structure, which can extract feature semantic information better. Secondly, the use of Batch Normalization and Dropout solves the phenomenon of over-fitting that occurs during the network training process. Finally, the training data is expanded by rotation and mirror transformation, and the ELU activation function is used to improve the network training speed. The experimental results show that the method can extract road information more accurately and efficiently.     

一种改进U-Net的高分辨率遥感影像道路提取方法

从遥感影像中准确高效地提取道路信息,对基础地理数据库的建立与维护具有重大意义。高分辨率遥感影像背景信息复杂,导致现有算法无法较好地从中提取道路信息。U-Net网络在图像分割方面有较好的实验效果,但道路分割结果准确性不佳,因此,提出了一种改进U-Net网络的高分辨率影像道路提取方法。首先,设计基于U-Net的网络结构,将VGG16作为网络编码结构,可更好地提取特征语义信息;其次,利用Batch Normalization与Dropout解决网络训练过程中出现的过拟合;最后,对训练数据利用旋转与镜像变换进行扩充,采用ELU激活函数,提升了网络训练速度。实验结果表明：该方法可以较为准确高效地提取道路信息。     

基于PPMU-net的多特征高分辨率遥感道路提取

针对复杂地形条件下道路特征选取不具代表性,分割精度低的问题,提出了一种基于卷积神经网络（PPMU-net）的高分辨率遥感道路提取的方法。将3通道的高分二号光谱信息与相应的地形信息（坡度、坡向、数字高程信息）进行多特征融合,合成6通道的遥感图像;对多特征的遥感图像进行切割并利用卷积网络（CNN）筛选出含道路的图像;将只含道路的遥感图像送进PPMU-net中训练,构建出高分辨率遥感图像道路提取模型。在与U-net神经网络、PSPnet神经网络相比时,所提的方法在对高分辨率遥感道路提取时能够达到较好的效果,提高了复杂地形条件下道路分割的精度。     

改进U-Net的高分辨率遥感图像轻量化分割

针对传统图像分割方法分割效率低下,遥感图像特征复杂多样,复杂场景下分割性能受到限制等问题,在基于U-Net网络架构的基础上,提出一种能够较好提取遥感图像特征并兼顾效率的改进U-Net模型.首先,以EfficientNetV2作为U-Net的编码网络,增强特征提取能力,提高训练和推理效率,然后在解码部分使用卷积结构重参数化方法并结合通道注意力机制,几乎不增加推理时间的前提下提升网络性能,最后结合多尺度卷积融合模块,提高网络对不同尺度目标的特征提取能力和更好地结合上下文信息.实验表明,改进的网络在遥感图像分割性能提升的同时分割效率也提高.     

基于多尺度特征融合与注意力机制的脊柱CT图像分割

本文针对医学脊柱CT图像因骨密度不均匀、骨骼结构复杂或图像成像分辨率低等因素造成的分割精度较低的问题,提出一种基于卷积-反卷积神经网络的CT图像脊柱分割方法.通过引入多尺度残差模块及注意力机制改进U-Net网络,训练特征模型并进行测试.在真实数据集上的实验结果表明,该方法能有效提高CT图像中脊柱的分割精度及分割效率,Dice系数评估值为0.97,IOU系数评估值为0.94.     

融合注意力和多尺度特征的街景图像语义分割

为了解决在街道场景图像语义分割任务中传统U-Net网络在多尺度类别下目标分割的准确率较低和图像上下文特征的关联性较差等问题,提出一种改进U-Net的语义分割网络AS-UNet,实现对街道场景图像的精确分割.首先,在U-Net网络中融入空间通道挤压激励(spatial and channel squeeze&excitation block, scSE)注意力机制模块,在通道和空间两个维度来引导卷积神经网络关注与分割任务相关的语义类别,以提取更多有效的语义信息;其次,为了获取图像的全局上下文信息,聚合多尺度特征图来进行特征增强,将空洞空间金字塔池化(atrous spatial pyramid pooling, ASPP)多尺度特征融合模块嵌入到U-Net网络中;最后,通过组合使用交叉熵损失函数和Dice损失函数来解决街道场景目标类别不平衡的问题,进一步提升分割的准确性.实验结果表明,在街道场景Cityscapes数据集和Cam Vid数据集上AS-UNet网络模型的平均交并比(mean intersection over union, MIo U)相较于传统U-Net网络分别提...     

改进U-Net型网络的遥感图像道路提取

目的 遥感图像道路提取在城市规划、交通管理、车辆导航和地图更新等领域中发挥了重要作用,但遥感图像受光照、噪声和遮挡等因素以及识别过程中大量相似的非道路目标干扰,导致提取高质量的遥感图像道路有很大难度。为此,提出一种结合上下文信息和注意力机制的U-Net型道路分割网络。方法 使用Resnet-34预训练网络作为编码器实现特征提取,通过上下文信息提取模块对图像的上下文信息进行整合,确保对道路的几何拓扑结构特征的提取;使用注意力机制对跳跃连接传递的特征进行权重调整,提升网络对于道路边缘区域的分割效果。结果 在公共数据集Deep Globe道路提取数据集上对模型进行测试,召回率和交并比指标分别达到0.847 2和0.691 5。与主流方法U-Net和CE-Net（context encoder network）等进行比较,实验结果表明本文方法在性能上表现良好,能有效提高道路分割的精确度。结论 本文针对遥感图像道路提取中道路结构不完整和道路边缘区域不清晰问题,提出一种结合上下文信息和注意力机制的遥感道路提取模型。实验结果表明该网络在遥感图像道路提取上达到良好效果,具有较高的研究和应用价值。     

基于U-Net的高分辨率遥感图像语义分割方法

图像分割是遥感解译的重要基础环节,高分辨率遥感图像中包含复杂的地物目标信息,传统分割方法应用受到极大限制,以深度卷积神经网络为代表的分割方法在诸多领域取得了突破进展。针对高分辨遥感图像分割问题,提出一种基于U-Net改进的深度卷积神经网络,实现了端到端的像素级语义分割。对原始数据集做了扩充,对每一类地物目标训练一个二分类模型,随后将各预测子图组合生成最终语义分割图像。采用了集成学习策略来提高分割精度,在“CCF卫星影像的AI分类与识别竞赛”数据集上取得了94%的训练准确率和90%的测试准确率。实验结果表明,该网络在拥有较高分割准确率的同时还具有良好的泛化能力,能够用于实际工程。     

基于改进D-LinkNet模型的高分遥感影像道路提取研究

针对高分影像中的道路信息易受植被阴影、高楼建筑物、河流等非道路信息干扰的问题,提出一种高分遥感影像道路提取模型。在中心区域引入channel-spatial双注意力机制捕获道路信息的全局特征依赖,并基于原始模型DICE+BCE损失函数,构建新型的超参数权重损失来优化网络模型中参数迭代的误差,改善道路分割的精度。按照1：1、2：1、3：1、4：1、5：1这5种比值设定超参数权重比,通过调节超参数权值比获取模型最佳的道路分割性能。实验结果表明,与FCN-8s、U-Net等模型相比,改进D-LinkNet模型道路分割效果明显提升,能有效地规避因非道路因素对道路提取干扰而导致的“虚检”“漏检”“误检”的现象。     

基于U-Net的高分辨率遥感图像土地利用信息提取

随着现代遥感技术的迅速发展,遥感图像的质量和数量得到了显著的提升,新技术带来的高分辨率遥感图像所蕴含的信息也更加丰富,如何利用人工智能手段辅助挖掘这些丰富的信息也成为了遥感图像分析与理解的重要内容.与此同时,以深度卷积神经网络为代表的人工智能技术在图像处理领域大放异彩.得益于类人眼的分层卷积池化模型,深度卷积神经网络可...