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精准高效地从高分辨率遥感影像中提取建筑物信息对国土规划和地图制图意义重大,近年来基于卷积神经网络进行建筑物信息提取已经取得了很大的进展,然而在处理高分辨率遥感影像时仍存在影像的高级语义特征利用不够充分,难以获得细节丰富高精度分割影像的问题。文章针对以上问题提出了一种用于建筑物自动提取的深度学习网络结构空洞空间与通道感知网络(Atrous Space and Channel Perception Network,ASCP-Net)。该模型将空洞空间金子塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling, ASPP)和空间与通道注意力(Spatial and Channel Attention, SCA)模块融入到编码器-解码器结构中,通过ASPP模块来捕获和聚合多尺度上下文信息,采用SCA模块选择性增强特定位置和通道中更有用的信息,并将高低层特征信息输入解码网络完成建筑物信息的高效提取。在WHU建筑数据集(WHU Building Dataset)上进行实验,结果表明:文章提出的方法总体精度和F1评分分别达到了97.4%和94.6%,相比其他模型能够获得更清晰的建筑物边... 相似文献
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借助扫描电镜、透射电镜对试样的断口及剖面进行了金相观察,分析研究了第二相对GH33A合金在700℃下的晶界损伤方式及疲劳和蠕变交互作用的影响。 相似文献
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针对基于雷达无人机目标识别难度高、精确度低、适应性差等问题,本文提出了利用深度学习的方法,对雷达回波进行无人机检测。首先,利用相参累积的方法生成雷达回波的距离-多普勒图像,增强目标特征并提高信噪比;其次,采用生成对抗模型对距离-多普勒图像进行数据扩充,以获得充足的图像数据减小网络的过拟合并提高网络鲁棒性;最后,使用基于位置感知的卷积神经网络增强特征,通过构建基于距离-多普勒图像的感知模块,实现对目标距离和运动速度的检测。通过在雷达回波序列中弱小飞机目标检测跟踪数据集上验证的结果表明:最终检测结果在召回率89%的情况下达到了91%的准确率。相比于基准方法,本文提出的方案具有更高的检测精度和更好的网络运行效率。 相似文献