李英成

作品数:76被引量:638H指数:14
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发文主题:无人机遥感数字航摄仪航摄超轻型飞机更多>>
发文领域:天文地球自动化与计算机技术航空宇航科学技术一般工业技术更多>>
发文期刊:《测绘科学》《地球物理学报》《科技纵览》《科技创新导报》更多>>
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电力杆塔模型特征点智能提取关键技术研究被引量:5
《测绘科学》2022年第11期162-169,共8页李昌柯 李英成 金芳芳 雒燕飞 孙一铭 
地理信息输电线路专题数据规范项目(202132015)
针对电力杆塔无人机智能巡检手动选取特征点对专业要求高、效率低、点位命名不统一等问题,该文提出一种基于高密度点云与杆塔模型属性信息的特征点智能提取方法。首先将杆塔点云数据与杆塔模型属性信息通过模型名称建立联系,得到杆塔关...
关键词:激光雷达 电力杆塔 特征点预测 智能提取 任务规划 
一种融合注意力机制的建筑物变化检测模型被引量:10
《测绘科学》2022年第4期153-159,共7页陈良轩 于海洋 李英成 何子鑫 于丽丽 
国家重点研发计划项目(2016YFE0205300);云南省刑事科学技术重点实验室资助项目(2020SKF01)。
针对城市建筑物变化检测问题,该文基于U-net深度学习语义分割模型,提出了一种融合残差结构和注意力机制的遥感影像建筑物变化检测模型,以U-net模型为基础,引入ResNet50的残差结构用来代替编码阶段中的卷积层,在加深网络深度的同时解决...
关键词:建筑物变化检测 注意力机制 ResNet50 U-net 
全国土覆盖无人航空器组网遥感观测体系
《科技纵览》2021年第11期52-57,共6页廖小罕 王岩飞 杨超 李航航 李英成 岳焕印 
国家重点研发计划“高频次迅捷无人航空器区域组网遥感观测技术”项目(项目编号:2017YFB0503000)的支持。
自然灾害与公共安全应急响应、区域环境与生态监测等都需要厘米级超高分辨率、多任务、高效率遥感观测,而目前单一无人航空器遥感或各自为战的多个无人航空器遥感远不能满足要求。为此,中国科学院地理科学与资源研究所等开展了高频次迅...
关键词:中国科学院 超高分辨率 遥感观测 资源研究所 自然灾害 厘米级 多任务 环境与生态 
复杂地势下轻小型无人机LiDAR自主航线设计被引量:5
《测绘科学》2021年第3期104-109,132,共7页陈玥 李英成 李兵 刘晓龙 
国家重点研发计划项目(2016YFE0205300)。
针对现有的LiDAR航线设计软件绝大多数针对大中型无人机,主要依靠飞行人员根据实际经验敷设航线,少数采用传统摄影测量改变基线长度的方式实现复杂地势下LiDAR航线自动敷设,但高地势地区航线较密,飞行成本高,有局限性,目前能实现轻小型...
关键词:多周期回波(MTA) 数字高程模型 机载LIDAR 自主航线设计 点密度 重叠度 
测绘无人机灾害现场多源数据集成与智能服务被引量:23
《测绘科学》2020年第12期139-144,共6页任丽艳 李英成 肖金城 朱秀丽 耿中元 孙新博 
国家重点研发计划项目(2016YFC0803109,2016YFC0803104)。
面向灾害现场环境快速重建以及深度集成应急人员、装备等位置信息的需求,针对传统获取的灾害现场视频数据与空间信息融合不够及应急无人机/人员定位信息滞后等问题,该文研究测绘应急减灾数据获取平台集成技术,获取灾害现场实时监测信息...
关键词:测绘应急 视频融合 北斗定位 智能服务 
深度学习方法在光伏用地遥感检测中的应用被引量:13
《测绘科学》2020年第11期84-92,共9页宋业冲 李英成 耿中元 丁晓波 裴亚健 
国家重点研发计划子课题项目(2016YFC0803109,2016YFC0803104)。
针对传统方法提取新增光伏用地精度低的问题,该文提出了一种基于集成学习的U-Net双网络变化信息融合的深度学习方法用于新增光伏用地的提取。首先对U-Net网络进行改进得到性能较好的两个变化检测网络模型,然后分别训练两个网络模型用于...
关键词:深度学习 U-Net网络 新增光伏用地提取 集成学习 
基于支持向量机的无序图像有序化研究被引量:4
《测绘科学》2020年第2期111-116,共6页钱赛男 李英成 朱祥娥 刘晓龙 
国家十三五重点研发计划项目(2017YFB0503004).
为提高大规模图像的分类效率及准确性,解决大规模无序图像的有序化问题,该文通过学习引用自然语言及机器学习的理论知识,提出基于视觉词袋模型与支持向量机的无序图像有序化方法,该方法主要流程为:首先利用词袋模型对输入的训练图像数...
关键词:无序图像 有序化 视觉词袋模型 K-MEANS 图像分类 支持向量机 
基于图遍历的计算DEM数据洪水淹没范围的算法被引量:2
《遥感信息》2020年第1期87-92,共6页王思雪 李英成 刘沛 耿中元 孙新博 
国家重点研发计划(2016YFC0803104、2016YFC0803109、2018YFF0215301)。
针对数字高程模型(digital elevation model,DEM)大区域数据量大,而常用的洪水淹没算法(如种子蔓延法)不适用于对DEM的分块计算和分次存储,且用时和耗内存大,设计了一种使用图遍历来有效计算洪水淹没范围的算法,对DEM数据分条带读入计...
关键词:数字高程模型 水淹分析 图遍历 块码 广度优先搜索 
无人机视频影像的准实时融合算法被引量:6
《测绘科学》2019年第10期72-78,共7页耿中元 袁继英 李英成 孙新博 朱祥娥 冯亮 
国家重点研发计划子课题项目(2016YFC0803104,2016YFC0803109)
针对无人机视频影像可以实时地融合到地理信息系统中,但是无人机的位置和姿态数据存在较大误差,导致相邻的视频影像的同名地物点并不重合的问题,该文提出准实时的无人机视频影像融合算法,采用基于滑动窗口的光束平差方法来优化相机的外...
关键词:无人机 视频影像融合 光束平差 正射纠正 
倾斜影像航带连接粗差探测与剔除算法研究被引量:1
《测绘科学》2019年第9期115-119,共5页齐艳青 李英成 刘晓龙 朱祥娥 罗祥勇 李兵 
国家重点研发计划资助(2017YFB0503004)
针对倾斜航空多视影像之间角度差异大、重叠度大,造成自动获取精确且均匀分布的连接点的难度增大且连接点精度差,导致常规像方粗差剔除模型不收敛,该文提出一种通过影像物方航带连接进行倾斜影像粗差探测的方法,将初始POS数据作为辅助数...
关键词:倾斜影像 粗差探测与剔除 影像匹配 中误差 可靠性 
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