基于OuickBird遥感影像的城市道路信息提取方法研究

从光谱提取和特征提取两个重要方面总结了目前城市道路信息提取的基本方法，讨论了这些方法的优缺点。根据昆明市QuickBird遥感影像的特点以及城市道路的特点，提出基于Sobel边缘检测算法提取城市道路的流程以及处理方法，对城市道路信息提取的方法进行研究和探索。     

基于人工智能的无人机测绘遥感图像信息提取方法

针对遥感图像信息提取过程中,因训练样本过大而导致提取结果不精准的问题,提出了基于人工智能的无人机测绘遥感图像信息提取方法。根据每一张图像数据的归一化指数构建图像信息提取模型;采用人工智能的机器学习卷积过程对图像信息进行降维处理;融合图像特征,获取概率特征图,构建目标相对优属度矩阵,共享卷积过程中的权值,实时更新机器学习的判别参数。使机器学习过程与判别过程平衡,将卷积得到的特征图连接起来作为判别依据,判别图像真假,由此提取图像真实信息。引入一个模型复杂性惩罚项,控制训练样本数量,实现无人机测绘遥感图像信息提取。实验结果表明,所提方法提取精度最高为0.93,损失程度最高为0.22,该方法信息提取精准度较高。     

高分遥感影像中道路信息提取方法综述

阐述了道路信息提取的重要性和一般步骤及基本思路,通过对高分辨率遥感图像中道路信息提取方法利用道路特征的不同进行了分类整理,并对经典方法进行分析,希望能对找到一种具有普适性的道路提取方法起到事半功倍的效果。在此基础上结合当前科技发展的方向,从道路提取的基本思想出发,对道路特征提取研究的前景做出展望。     

基于基因表达式编码算法的红外图像轮廓提取

针对红外图像轮廓特征信息提取的特点,提出基因表达式编码算法。首先建立基因表达式编码规则,求出最大的基因编码空间以及基因编码个数;接着把红外图像像素集合与染色体基因序列构建映射关系,不同的基因编码则代表不同的像素值,适应度函数大的基因参与数据优化,最后给出了红外图像轮廓特征信息提取评价函数以及算法过程。实验仿真得出基因表达式编码提取的红外图像轮廓没有伪吉斯效应,时效性快,边缘点保持指数接近理想状态。     

频域PRI提取在微弱信号检测中的应用

在利用多个脉冲信号解决微弱信号检测问题(如相关或积累)时,对脉冲重复周期(PRI)信息的提取是其中一个必不可少的重要环节。对现有时域提取PRI的方法进行了总结和分析,针对其固有的缺陷提出对信号自相关图谱在频域进行PRI信息提取的方法,并通过仿真将2种方法进行了对比,仿真结果表明频域PRI信息提取具有一定的工程实用价值。     

一种遥感影像单类信息提取的类别划分方法

遥感影像单类信息提取可以通过单类分类器解决,也可以利用多类分类器实现。采用多类分类器提取遥感影像中的单类信息,其分类的精度受特征空间中各类别划分情况的影响。基于贝叶斯理论分析论证了类别划分对单类信息提取的影响,提出了遥感影像单类信息提取的类别划分方法。实验结果表明基于类间可分性大的类别划分方法,可以获得更高的单类信息提取精度。基于多类分类器,从类别划分的角度,提出一种改善遥感影像单类信息提取精度的方法。     

基于对数螺旋线边缘拟合的SAR 图像漩涡信息提取方法

合成孔径雷达(SAR)为漩涡研究提供了大量数据,如何有效提取SAR 图像中漩涡的信息十分重要。该文提出了一种基于对数螺旋线边缘拟合的SAR 图像漩涡信息提取方法,用于提取中心位置、直径、边缘尺寸等漩涡信息。基于此方法,该文利用ENVISAT ASAR 和ERS-2 获得的时序SAR 图像进行了漩涡信息提取实验,得到了漩涡的信息及其变化趋势,并与伪彩色合成结果进行对比,验证了该方法的有效性。      

学者资料搜索与特征信息提取

通过网络搜索人们可以获得各种形式的人物资料。文中针对学者研究如何从获得的资料中提取特征信息,提出一种基于领域知识的特征信息提取方法。该方法首先调用Google Search API实时采集网页上的人物信息,然后使用网页结构分析、触发词识别、自然语言处理等技术进行人物属性信息提取,最后自动生成并呈现一个标准化的学者简历。依据这一方法,作者设计并实施了一个学者特征信息的提取系统。     

遥感技术在自然灾害综合风险普查工作中的应用

我国自然灾害情况严重,风险隐患调查刻不容缓,国务院部署开展了全国自然灾害综合风险普查工作.遥感技术在自然灾害综合风险普查工作中有着广泛应用,文章结合影像数据特点以及自然灾害综合风险评估的应用需求,对地物信息获取过程中的影像分割、特征信息提取等,尤其是对光谱特征和纹理类特征信息提取方法进行了分析,并对普查工作中遥感技术的...     

道路信息提取的GF-2影像融合方法对比分析

本文针对适用于GF-2卫星影像道路信息提取的影像融合方法,进行了对比与分析.通过对GF-2影像的全色及多光谱数据进行融合实验,比较分析了 6种常用的影像融合方法.从主观定性评价和客观定量评价两方面进行分析,筛选出融合后影像质量较优的方法;然后选取较优融合方法进行道路信息提取,并对比了道路提取的精度,得出最适合GF-2影...     

基于Snakes模型的高分辨率遥感影像城区道路提取方法研究

基于主动轮廓模型（Snakes）理论研究了高分辨率遥感影像道路的提取。针对高分辨率遥感影像中道路特征,通过改进现存方法得出更为适合道路提取的主动轮廓模型,并利用其完成道路提取工作。通过对1 m分辨率的IKONOS影像进行实验,结果表明该方法能够较好地提取出城市高分辨率影像中弯曲道路的完整对称边缘信息。     

高分六号卫星城市建成区提取方法

针对基于可见光红波段和基于可见光绿波段的建成区指数方法提取的建成区易与水体和裸土区域混淆的问题,提出一种新建城区提取指数(NBAEI)方法,该方法考虑黄色波段在构建建成区提取指数的作用,利用建成区在黄色波段与红色波段的反射率差值所具有的正负特性可以完全区分建成区与水体区域,同时放大与裸地之间的差异以便提取建成区。以宝鸡市、日照市和保定市作为实验区域,分析总体精度、错分精度和漏分精度三类指标。实验结果表明,NBAEI方法总体分类精度高于其他两种方法,错分精度和漏分精度低于其他两种方法,说明所提方法的提取精度更高,效果更好,更适用于高分六号卫星提取建成区。     

SNMS: an intelligent transportation system network architecture based on WSN and P2P network

With the development of city road networks, the question of how to obtain information about the roads is becoming more and more important. In this article, sensor network with mobile station (SNMS), a novel two-tiered intelligent transportation system (ITS) network architecture based on wireless sensor network (WSN) and peer-to-peer (P2P) network, is proposed to provide significant traffic information about the road and thereby, assist travelers to take optimum decisions when they are driving. A detailed explanation with regard to the strategy of each level as well as the design of two main components in the network, sensor unit (SU) and mobile station (MS), is presented. Finally, a representative scenario is described to display the operation of the system.     

一种提升城区网格道路5G覆盖率的新方法

城区网格道路是移动通信用户重要的使用场景。与其他用户静止场景相比,道路上UE移动性导致客户感知相对较差。传统城区网格道路测试优化存在整治不彻底、优化效率低、工单重复派、工作无重点等痛点。提出了一种提升城区网格道路5G覆盖率的新方法,引入测试问题圆域的概念,实现了零星测试问题点的有效聚合,并用“聚合度”“重复度”定量标识测试问题优先级;通过测试问题圆域“理想方位角”和“合适小区”的计算,提出了测试问题最优覆盖小区的计算方法,可有效输出问题圆域的优化方案。所提方法已在现网部署,有效支撑了全网城区网格道路测试优化工作,5G覆盖率由89.95%提升到98.86%,应用效果较好。     

多尺度特征融合的膨胀卷积残差网络高分一号影像道路提取

针对全卷积神经网络多次下采样操作导致的道路边缘细节信息损失和道路提取不准确的问题,本文提出了多尺度特征融合的膨胀卷积残差网络高分一号影像道路提取方法。首先,通过目视解译的方法制作大量的道路提取标签数据;其次,在残差网络ResNet-101的各个残差块中引入膨胀卷积和多尺度特征感知模块,扩大特征点的感受野,避免特征图分辨率减小和道路边缘细节特征的损失;然后,通过叠加融合和上采样操作将各个尺寸的道路特征图进行融合,得到原始分辨率大小的特征图;最后,将特征图输入Sigmoid分类器中进行分类。实验结果表明:本文方法的提取精度优于经典全卷积神经网络模型,准确率达到了98%以上,有效保留了道路的完整性及其边缘的细节信息。     

基于iHDODC-LinkNet网络的遥感图像道路提取方法

遥感图像的道路提取在推动城乡发展规划及建设方面具有重要意义。然而,目前传统方法对于遥感图像道路提取存在工程量大、效率低下的问题,基于深度学习的方法又存在复杂场景下提取精度不高和连通性差等问题。针对上述存在的问题,为提高不同地貌区域的道路提取精度,本文提出一种基于iHDODC-LinkNet网络的高分辨率遥感图像道路提取方法。该方法在语义分割模型 D-LinkNet的基础上进行改进:一方面使用ResNeSt50重建D-LinkNet网络并添加预训练模型,提出一种混联深度过参数化扩张卷积(hybrid depthwise over-parameterized dilated convolution,HDODC) 模块;另一方面采用迭代注意力特征融合(iterative attentional feature fusion, iAFF) 机制替换原始的相加融合,从而使模型关注于道路的全局信息。最后,在马萨诸塞州道路数据集和某省高速公路场景数据集上进行训练并通过测试集的提取效果证明模型改进方法的有效性。根据实验模型分割效果表明,改进后的方法在测试集上F1达到71.66%,相比原始模型提升了10%,能够得到效果更好的分割结果。     

基于D-LinkNet与形态学计算的高分遥感图像车流量监测

针对城市交通路面车流量监测实时性和准确性高的需求,设计了一种利用高分遥感图像进行道路网自动提取和车辆自动监测的处理方法。综合利用D-LinkNet和形态学计算实现道路区域的二值化语义分割及连贯性、边缘扩展以及平滑性优化,同时将道路信息作为掩码并外溢后进行车辆目标检测,有效避免非道路区域车辆目标干扰。提出采用热力图的形式改进车流量监测方法,可以更直观显示道路拥挤程度。综合利用现有数据集对所提方法进行评价,车辆检测的平均精度达91.7%,道路提取平均交并比达85.3%,可以实现道路车流量的有效监测。     

基于视觉传感器的自主车辆地面自动辨识技术研究

该自主车辆地面自动辨识技术是以Leobot—Edu自主车辆作为试验载体,并应用DH—HV2003UC-T视觉传感器对常见的5种行车路面（石子路面、水泥路面、土壤路面、草地路面、砖地路面）进行图像信息的采集,应用Matlab图像处理模块对其依次进行压缩编码、复原重建、平滑、锐化、增强、特征提取等相关处理后,再应用MatlabBP神经网络模块进行模式识别。通过对模式识别结果分析可知,网络训练目标的函数误差为20％,该系统路面识别率达到预定要求,可以在智能车辆或移动机器人等相关领域普及使用。     

利用双窗口检测和粒子滤波提取高分辨率SAR图像道路中心点

各种干扰、阻塞以及遮挡的存在使得高分辨率合成孔径雷达图像道路提取异常困难。该文提出一种局部检测和全局跟踪相结合的道路中心点提取方法。在局部检测时,设定内外双窗口,外窗口根据护栏、绿化带等干扰物与道路的边缘呈现一致的方向性,采用非线性结构张量获取该区域内的道路方向;内窗口根据方向结果调整转向,搜索道路区域,进而确定道路的宽度及中心点。在全局跟踪阶段,为克服路上阻塞及路旁建筑物遮挡造成跟踪频繁失败的影响,采用粒子滤波器变步长跟踪的策略。使用1 m机载高分辨率SAR图像进行实验,结果证明该方法的有效性。     

公路与桥梁连接处的设计及科学处理方案解析

公路与桥梁我国城市化建筑的重要象征,也是我国的经济发展的重要交通渠道.随着我国社会的不断发展,对公路与桥梁的使用量也在不断的加大,对其建设的质量,也提出了较高的要求.若是在公路与桥梁建设的过程中,一旦有质量问题的发生,那么不仅仅会对公路与桥梁的质量,造成了严重的影响,也会对城市交通网造成了严重的堵塞现象.但是,在施工的过程中,会出现很多的问题,公路与桥梁连接问题就是其中的一项,也是公路与桥梁建设中作为重要的一项问题,本文对公路与桥梁连接处的设计和处理方式,进行了简要的分析和阐述,并提出了一些建议,希望对公路与桥梁的建设,起到了一定的帮助.