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公开(公告)号:CN108363958A
公开(公告)日:2018-08-03
申请号:CN201810054662.5
申请日:2018-01-19
Applicant: 中国公路工程咨询集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于高分辨率光学遥感影像的油罐检测技术,属于遥感影像目标检测领域。首先选取油罐待检测区域,并对待检测图像通过支持向量机模型二值化并得出油罐疑似区域;然后对油罐疑似区域进一步判断是否为油罐,若该区域的长宽比接近1且其周围一定范围内有其他白色像素联通区域,则判断为油罐区域,否则判断为非油罐区域。最后由图像位置映射到油罐的地理位置。本发明方法无需人工干预,能够自动检测油罐,精确的提取油罐,大大提高检测精度,满足应用需要;高效快速,准确率高,可以短时间检测海量遥感影像数据。
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公开(公告)号:CN113159044A
公开(公告)日:2021-07-23
申请号:CN202110357460.X
申请日:2021-04-01
Applicant: 中国公路工程咨询集团有限公司 , 航天信德智图(北京)科技有限公司
Abstract: 本发明属于道路材质识别技术领域,公开了一种基于深度学习的卷积神经网络的道路材质识别方法,包括以下步骤:输入影像,找到道路位置;将非道路位置亮度调0;将影像转为红、绿、近红三通道,对道路材质进行识别;收集好数据后,搭建以ResNet50为特征提取器的deeplabV3+语义分割模型,在影像上进行训练;得到每条道路都着色的热力图,通过颜色判定道路的材质类别。本发明通过结合路网数据,以及部分手工矫正,避免了在道路位置的提取上花费过大的计算资源,同时,本发明结合了卫星影像所具有多波段光谱信息这一特点,对不同的路面材质进行了光谱分析,使输入数据中含有的特征信息更加丰富且更具有代表性,并通过预处理凸显目标的所有特征,提高了识别精度。
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