黄亮

作品数：56被引量：320H指数：10
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供职机构：昆明理工大学更多>>
发文主题：遥感影像变化检测边缘检测影像分割像素更多>>
发文领域：天文地球自动化与计算机技术文化科学农业科学更多>>
发文期刊：《测绘科学》《红外与毫米波学报》《地球科学进展》《遥感信息》更多>>
所获基金：国家自然科学基金云南省应用基础研究计划面上项目云南省教育厅科学研究基金云南省自然科学基金更多>>
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融合注意力机制和旋转边界框的遥感影像桥梁自动检测
《遥感信息》2024年第6期122-129,共8页单韵宇 黄亮 
国家自然科学基金(42361054);云南省基础研究计划项目(202201AT070164)。
桥梁对国家发展、百姓生活起着举足轻重的作用,采用高分辨率遥感影像对桥梁目标进行自动检测具有重要意义。但现有基于YOLOv5的检测算法存在水平边界框重叠、包含无关信息、识别精度低等问题。针对这些问题,文章提出了一种改进YOLOv5的...
关键词：深度学习 目标检测 YOLOv5 桥梁检测 TRANSFORMER 锚框 
基于DETR的高分辨率遥感影像滑坡体识别与检测被引量：3
《测绘通报》2023年第5期16-20,共5页杜宇峰 黄亮 赵子龙 李国柱 
云南省基础研究计划(202201AT070164);国家自然科学基金(41961039);云南省基础研究计划(202101AT070102)。
滑坡灾害因其极大的破坏性而引起高度重视,如何快速、高精度地自动检测滑坡体成为主要研究问题。针对滑坡体检测数据不足、精度低、检测滑坡体不完全等问题,本文结合卷积神经网络(CNN)和Transformer的优点,以Transformer为主体,采用DET...
关键词：滑坡 目标检测 卷积神经网络 DETR 注意力机制 
边缘增强的EDU-Net遥感影像建筑物提取被引量：7
《遥感信息》2023年第2期134-141,共8页李小祥 黄亮 朱娟娟 孙宇 杨威 
国家自然科学基金项目(41961039);云南省基础研究计划项目(202201AT070164、202101AT070102)。
针对高空间分辨率遥感影像背景信息复杂,现有语义分割模型提取建筑物轮廓易出现边缘缺失、边界划分不清晰等问题,提出一种边缘增强型EDU-Net深度学习网络。在EDU-Net结构设计中,通过构建边缘特征约束模块,结合Sobel边缘检测图细化建筑...
关键词：高空间分辨率 语义分割 DoubleU-Net 边缘特征 深度学习 
基于Segnet网络和迁移学习的全景街区影像变化检测被引量：3
《重庆大学学报》2022年第11期100-107,共8页余晓娜 黄亮 陈朋弟 
国家自然科学基金资助项目(41961039);云南省应用基础研究计划面上项目(2018FB078);自然资源部地球观测与时空信息科学重点实验室经费资助项目(201911).
针对采用传统方法难以提高全景街区影像变化检测精度的问题,提出一种基于Segnet网络和迁移学习的全景街区影像变化检测方法。首先对数据集“TSUNAMI”进行预训练并对训练集进行分类归并;然后采用Segnet网络对全景街区影像进行语义分割,...
关键词：Segnet网络 迁移学习 全景街区影像 变化检测 支持向量机 
深度学习在光学和SAR影像融合研究进展被引量：3
《遥感学报》2022年第9期1744-1756,共13页成飞飞 付志涛 黄亮 牛宝胜 陈朋弟 王雷光 季欣然 
国家自然科学基金(编号:41961053,31860182,41961039);云南省应用基础研究计划面上(编号:202101AT070102);昆明理工大学大学省级人培计划(编号:KKSY201921019)。
遥感影像融合作为影像处理领域中最具有挑战的工作,一直是学术界研究的热点。合成孔径雷达SAR(Synthetic Aperture Radar)具备全天时、全天候、穿透云雾等多种特点,却因存在相干斑噪声等问题,使得影像难以解译。相比之下,光学影像可以...
关键词：深度学习 遥感影像 光学影像 SAR影像 影像融合 数据集 
结合随机擦除和YOLOv4的高空间分辨率遥感影像桥梁自动检测被引量：5
《自然资源遥感》2022年第2期97-104,共8页孙宇 黄亮 赵俊三 常军 陈朋弟 成飞飞 
国家自然科学基金项目“南方山地城镇建设用地与变化的坡度梯度效应研究”(编号:41961039);云南省应用基础研究计划面上项目“基于全卷积神经网络的多源遥感影像变化检测”(编号:2018FB078);云南省高校工程中心建设计划共同资助
桥梁作为典型且重要的地面目标,是交通运输线路的咽喉,对桥梁进行自动检测具有十分重要的社会和经济意义。深度学习已成为桥梁检测新方式,但对云雾遮挡的桥梁检测精度较低。针对该问题,提出了一种结合随机擦除(random erase,RE)数据增强...
关键词：深度学习 目标检测 高分影像 桥梁检测 YOLOv4网络 
基于非下采样剪切波变换的国产高分遥感影像融合被引量：4
《激光与光电子学进展》2022年第12期439-447,共9页成飞飞 付志涛 牛宝胜 黄亮 季欣然 孙宇 
国家自然科学基金(41961053,41961039);省级项目(人培)(KKSY201921019)。
针对高分遥感影像融合存在影像间相关性差、融合亮度差异明显的问题,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的国产高分全色与多光谱遥感影像融合方法。选取高分一号、高分二号和高分七号遥感影像作为实验数据,通过强度-色调-饱和度(I...
关键词：遥感 影像融合 非下采样剪切波变换 高分卫星影像 
基于微惯性传感器的行人室内定位方法
《河南科学》2022年第5期701-708,共8页冯冲 孙宇 黄亮 
云南省应用基础研究计划面上项目(2018FB078)。
为满足人们对室内定位的需求,设计了一种利用微机电系统(Micro Electro Mechanical System,MEMS)与惯性导航系统相结合的微惯性传感器(MEMS-IMU)用于行人室内导航定位.为进一步提高所设计的微惯性传感器(MEMS-IMU)的定位精度,提出了一...
关键词：室内定位 微惯性传感器 卡尔曼滤波 零速修正 零速区间 
基于U-Net和超像素分割的烟株自动提取分析被引量：3
《烟草科技》2022年第4期20-27,共8页杨威 黄亮 陈裕汉 夏炎 常军 
国家自然科学基金项目“南方山地城镇建设用地分布与变化的坡度梯度效应研究”(41961039);云南省应用基础研究计划面上项目“基于全卷积神经网络的多源遥感影像变化检测”(2018FB078)。
为解决田间烟株自动识别和计数问题,基于U-Net和SLIC超像素分割,建立了一种烟株自动识别与计数的方法。首先通过训练语义分割网络U-Net提取烟田面积;然后构建过绿差值指数(Excess Green Difference Index,EGDI)去除杂草并提取烟株覆盖面...
关键词：烟株 自动识别 深度学习 超像素分割 简单线性迭代聚类 
基于弱监督语义分割的灯盏花无人机遥感种植信息提取被引量：6
《农业机械学报》2022年第4期157-163,217,共8页黄亮 吴春燕 李小祥 杨威 姚皖路 
国家自然科学基金项目(41961039);云南省基础研究计划项目(202101AT070102,202201AT070164)。
为及时掌握种植空间信息,保护和利用灯盏花,针对灯盏花垄间边界模糊,精细标记训练数据集获取困难问题,提出一种基于结合RGB波段最大差异法和弱监督语义分割的无人机遥感灯盏花种植信息提取方法。首先,对灯盏花进行边框级标记,制作弱标...
关键词：灯盏花 无人机遥感 种植信息提取 弱监督语义分割 轻量级UNet网络 
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