建筑物检测

作品数：105被引量：416H指数：11
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结合非对称卷积组与通道注意力的遥感影像建筑检测方法
《测绘与空间地理信息》2024年第10期87-90,共4页臧珂 
针对以遥感卫星影像为基础的建筑物检测问题,提出一种基于单阶段回归检测器的建筑物检测模型。在模型特征提取网络中通过非对称卷积核组进行特征提取操作,同时采用通道注意力层进一步筛选建筑物目标的细节特征;在特征增强网络中,使用特...
关键词：卫星遥感影像 建筑物检测 非对称卷积组 卷积注意力 
改进Faster RCNN的遥感图像建筑物检测
《计算机与数字工程》2024年第9期2798-2803,2841,共7页丁飞 石颉 袁晨翔 
国家自然科学基金项目(编号:62073231)资助。
为解决现有检测算法对遥感建筑图像检测率低,定位不准确等问题,提出一种改进Faster RCNN的遥感图像建筑物检测方法。在特征提取网络ResNet50上加入注意力机制SE模块,提升网络效率;将感兴趣区域校准(ROI Align)替换原有的感兴趣区域池化(...
关键词：Faster RCNN 注意力机制 ROI Align GA-K-means 建筑物检测 
结合卷积核组与位置注意力的遥感影像建筑物检测方法
《经纬天地》2024年第4期96-100,共5页都凯 
针对高分辨率遥感影像中建筑物样本尺寸较小且分布不均,使用现有方法难以实现对建筑物目标高精度检测的问题,提出一种基于卷积核组与位置注意力的单阶段建筑物检测模型。在模型骨干网络中,使用并联卷积核组进行特征提取,同时引入位置卷...
关键词：遥感影像 建筑物检测 卷积神经网络 位置注意力 
空洞卷积模型遥感影像建筑快速检测方法研究
《测绘与空间地理信息》2024年第4期149-152,共4页刘瑶 亢玮 赵占营 
基于端到端的检测框架,使用多空洞率卷积核组作为特征提取模块,并在不同特征提取层间设置了密集连接,来加强不同尺度特征图内的信息复杂度;以多尺度特征图融合为基础,构建了4个输出层的特征图上采样金字塔,最后通过数据增强提高了训练...
关键词：遥感影像 建筑物检测 空洞卷积核 密集连接 多尺度特征金字塔 
改进DETR的高分辨率遥感影像建筑物检测方法
《遥感信息》2024年第1期146-156,共11页吴奇鸿 张斌 段功豪 郭昶 王磊 
湖北省自然科学基金面上项目(2022CFCO31);高等学校学科创新引智计划项目(B17040)。
针对高分辨率遥感影像中建筑目标较小和背景信息冗余带来的挑战,提出了一种称为FE-DETR(feature enhancement-detection with transformer)的端到端目标检测算法。首先,利用拼接融合模块(concatenation fusion module,CFM)融合不同尺度...
关键词：建筑物检测 高分辨率 特征融合 全局通道注意力 DETR 
基于统一注意力融合网络的耕地变化检测被引量：2
《计算机科学》2023年第S02期993-998,共6页李滔 王海瑞 朱贵富 
国家自然科学基金(61863016,61263023)。
为了快速摸清农村乱占耕地建房底数,实现对侵占耕地房屋的检测,提出了一种统一注意力融合网络(Unified Attention Fusion Network)用于农村占用耕地建房识别。为了解决不同时相遥感影像特征相互影响的问题,首先使用孪生网络代替VGG16网...
关键词：遥感影像 变化检测 建筑物检测 统一注意力融合网络 简易金字塔池化 
基于旋转框的建筑物检测方法与应用
《信息技术与信息化》2023年第12期216-220,共5页李双江 黄志远 骆元鹏 付江缺 张奇 
精准地检测建筑物目标在城市规划、灾情评估、军事侦察等方面均有重要意义。针对流行的目标检测方法采用最小包围矩形表示实例不能对多方向型的建筑物进行精确定位的问题,构建了一种端到端的基于旋转框的建筑物检测方法,所提出的方法以R...
关键词：旋转框 深度学习 建筑物 遥感影像 
二河新闸建筑物检测与安全评估
《江苏水利》2023年第8期64-67,共4页昌魏 郭赞赞 唐颖 
对二河新闸混凝土碳化深度、钢筋保护层测定、缺陷病害检测与评估,给出工程质量评价与建议,加强工程维修与养护,保证工程安全健康的运行。
关键词：混凝土碳化 钢筋保护层测定 缺陷病害检测与评估 
一种航空影像建筑物检测的轻量化CNN建模方法
《地理空间信息》2023年第6期24-27,共4页甘文祥 张远谊 李欣园 
国家自然科学基金资助项目(41601506)。
以卷积神经网络为代表的深度学习方法大幅提高了遥感影像建筑物自动检测精度,但由于建筑物复杂多样,为了提取区分能力更强的图像特征,现有卷积神经网络方法往往倾向于构建层次复杂、参数庞大的深度模型。这使得模型的存储和内存开销都...
关键词：航空影像 建筑物检测 CNN 深度可分离卷积 轻量化网络 
基于改进卷积神经网络的遥感图像目标检测方法被引量：5
《南京理工大学学报》2023年第3期330-336,共7页王艳辉 张福泉 邹静 侯小毛 
国家自然科学基金(61871204);福建省科技厅引导性项目(2018H0028)。
为了提高遥感目标检测的稳健性和准确性,基于低层特征检测器,增加了1个改进型卷积神经网络(CNN)框架。首先,利用支持向量回归(SVR)对遥感目标进行初步分类,将检测出的目标信息作为CNN框架的输入。然后,对CNN框架进行优化,通过模块扩展...
关键词：卷积神经网络 遥感图像 目标检测 支持向量回归 欧拉变换层 卫星图像 建筑物检测 
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