论文摘要
目前在土地监察业务中很重要的一项工作就是监管地上建筑物的建、拆、改、扩。对于大城市及其郊区来说,很难靠工作人员来每天全城巡查,依靠高分辨率卫星遥感图像和深度学习算法可以革新现有的工作流程。论文基于深度学习方法 U-net神经网络原理设计了一种新的网络结构,并采用随机梯度下降与Momentum组合的优化方法训练深度学习模型实现语义级别的图像分割。通过使用改进的基于U-net的方法,实验表明可以更准确地识别出更多更复杂的新增建筑物。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 陈一鸣,彭艳兵,高剑飞
关键词: 深度学习,图像语义分割,卫星遥感图像,神经网络
来源: 计算机与数字工程 2019年12期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 工业通用技术及设备,建筑科学与工程,自动化技术
单位: 武汉邮电科学研究院,烽火通信科技股份有限公司南京研发部,东南大学
分类号: TU201;TP751;TP18
页码: 3182-3186
总页数: 5
文件大小: 2081K
下载量: 461
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