區(qū)域分割彩色航空影像建筑物自動(dòng)檢測

基于航空影像的建筑物半自動(dòng)提取技術(shù)研究

第z8卷第7期 z005年7月 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào) c~inesejournalocomputers vol.z8no.7 julyz005 收稿日期z003-1z-06修改稿收到日期z005-0z-18.本課題得到國家自然科學(xué)基金6017z066國家八六三高技術(shù)研究發(fā)展計(jì)劃項(xiàng) 目基金z001aa136070資助.唐亮男1975年生博士主要研究興趣為圖像處理模式識(shí)別和計(jì)算機(jī)視覺等.e-mailtl!tsinghua. edu.cn.謝維信男教授博士生導(dǎo)師主要從事信號(hào)和圖像處理智能信息處理模糊信息處理等方面的研究.黃建軍男1971年生博 士教授主要從事智能信息處理方面的研究.謝興燦男碩士主要從事圖像處理模式識(shí)別方面的研究.劉

對(duì)航空影像城市建筑物的分割方法進(jìn)行了研究；基于densenets的密集連接結(jié)構(gòu)；結(jié)合池化下采樣和反卷積上采樣方法；提出了一種新的圖像語義分割方法；實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明；新方法在模型參數(shù)大小、訓(xùn)練時(shí)間和平均交并比方面均優(yōu)于unet；預(yù)測圖像更直觀地體現(xiàn)了新方法的優(yōu)勢(shì)；城市建筑物分割得較為完整；

在對(duì)航空影像中的建筑物進(jìn)行識(shí)別提取時(shí),建筑物頂部的輪廓信息是一個(gè)重要的判斷依據(jù)?；诤娇沼跋窠ㄖ飩€(gè)數(shù)繁多、形狀復(fù)雜,且存在較多的干擾信息,提出一種新穎有效的建筑物識(shí)別方法:首先,利用改進(jìn)標(biāo)記分水嶺算法提取建筑物區(qū)域。然后,對(duì)每個(gè)分割得到的建筑物區(qū)域,提取其輪廓,對(duì)輪廓進(jìn)行基于平穩(wěn)小波變換的仿射不變量計(jì)算,并構(gòu)造建筑物模型數(shù)據(jù)庫,利用相關(guān)系數(shù)實(shí)現(xiàn)了建筑物的有效識(shí)別。

在低分辨率城市航空影像中建筑群由于陰影的存在造成其灰度呈現(xiàn)明暗變化,采用基于像素級(jí)的分割方法以及閾值分割方法均不能得到好的結(jié)果。為了充分利用這種明暗變化的信息,討論了一種以圖像子塊灰度的標(biāo)準(zhǔn)差和直方圖的熵作為特征矢量,采用基于模糊c-均值(fcm)的分塊聚類方法用于建筑群的粗略分割,由于分塊有重疊,造成邊界塊的歸屬不明確,因此根據(jù)包含邊界塊的子塊的隸屬度來確定邊界塊的歸屬,從而得到了正確的邊界區(qū)域,并利用區(qū)域生長和閉合運(yùn)算對(duì)邊界進(jìn)行細(xì)化。對(duì)實(shí)際圖像進(jìn)行實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法是有效的。

針對(duì)航空影像中矩形建筑物半自動(dòng)重建進(jìn)行了研究。該方法基于最小二乘模型影像匹配算法,通過使航空影像中提取的建筑物邊緣與模型投影線之間距離和最小計(jì)算建筑物的參數(shù)。給出用csg與b-rep相結(jié)合描述的矩形體基本模型,人工在影像上選點(diǎn)建立建筑物的初始模型,將初始模型反投到影像上,并對(duì)影像進(jìn)行邊緣提取,根據(jù)最小二乘模型影像匹配算法求解最佳模型參數(shù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明該方法有較高的準(zhǔn)確性。該算法除航空影像與影像方位元素外不需要其他輔助數(shù)據(jù),只需人工計(jì)算初始值,其他計(jì)算由計(jì)算機(jī)完成,速度較快,節(jié)約了人力物力,具有較強(qiáng)的應(yīng)用價(jià)值。

基于模型的航空影像矩形建筑物半自動(dòng)建模 作者：楊玲，張劍清，yangling，zhangjian-qing 作者單位：楊玲,yangling(武漢大學(xué),遙感信息工程學(xué)院,武漢,430079)，張劍清,zhangjian- qing(武漢大學(xué),遙感信息工程學(xué)院,武漢,430079;武漢大學(xué),測繪遙感信息工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn) 室,武漢,430079) 刊名： 計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用 英文刊名：computerengineeringandapplications 年，卷(期)：2008,44(33) 參考文獻(xiàn)(8條) 1.lowedgfittingparacaeterizedthree-dimensionalmodelstoimages1991(05) 2.張劍清;張祖勛;徐芳城區(qū)大比例尺影像三維景觀重建1998(04) 3.程曦冉;張劍清

經(jīng)典的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)在前向傳播過程中分辨率不斷下降,導(dǎo)致僅采用末層特征時(shí)難以實(shí)現(xiàn)建筑物邊緣的精確分割,進(jìn)而限制目標(biāo)檢測精度。針對(duì)該問題,提出一種基于u型卷積網(wǎng)絡(luò)的建筑物檢測方法。首先借鑒在圖像分割領(lǐng)域中性能出色的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型u-net的建模思想,采用對(duì)稱式的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)融合深度網(wǎng)絡(luò)中的高維和低維特征以恢復(fù)高保真邊界；其次考慮到經(jīng)典u-net對(duì)位于特征金字塔頂層的模型參數(shù)優(yōu)化程度相對(duì)不足,通過在頂層和底層兩個(gè)不同尺度輸出預(yù)測結(jié)果進(jìn)行雙重約束,進(jìn)一步提升了建筑物檢測精度。在覆蓋范圍達(dá)30km2、建筑物目標(biāo)28000余個(gè)的航空影像數(shù)據(jù)集上的試驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法的檢測結(jié)果在iou和kappa兩項(xiàng)關(guān)鍵評(píng)價(jià)指標(biāo)的均值上分別達(dá)到83.7%和89.5%,優(yōu)于經(jīng)典u-net模型,顯著優(yōu)于經(jīng)典全卷積網(wǎng)絡(luò)模型和基于人工設(shè)計(jì)特征的adaboost模型。

以高分一號(hào)衛(wèi)星遙感影像為數(shù)據(jù)源,引入形態(tài)學(xué)算法,研究采用面向?qū)ο蟮挠跋穹诸惙椒ㄟM(jìn)行城市建筑物提取的關(guān)鍵技術(shù)。研究方法結(jié)合影像分割與基于知識(shí)規(guī)則的影像分類技術(shù),首先采用基于形態(tài)學(xué)開閉重建的分水嶺分割算法對(duì)高分影像進(jìn)行分割,其次采用基于知識(shí)規(guī)則的svm分類方法對(duì)影像進(jìn)行分類,達(dá)到提取建筑物的目的。結(jié)果顯示,3個(gè)研究區(qū)建筑物提取的kappa系數(shù)分別為0.85、0.66和0.65,利用基于知識(shí)規(guī)則的面向?qū)ο蠓诸惙椒▽?duì)高分辨率遙感影像中建筑物的提取效果較好,能夠完整、準(zhǔn)確地提取出建筑物外形信息,具有較高的應(yīng)用與推廣價(jià)值。

基于航空影像建筑物個(gè)數(shù)繁多、形狀復(fù)雜,且存在較多的干擾信息,提出一種新穎的建筑物邊緣直線特征提取方法.對(duì)航空影像進(jìn)行改進(jìn)標(biāo)記分水嶺分割,并結(jié)合dsm高度信息,有效去除道路和陰影的影響.同時(shí),對(duì)影像進(jìn)行基于多尺度自適應(yīng)加權(quán)的改進(jìn)canny算子的邊緣檢測.在每一個(gè)分割得到的建筑物初始區(qū)域內(nèi),對(duì)檢測到的邊緣點(diǎn)進(jìn)行相位編組提取直線,利用建筑物屋頂約束條件,統(tǒng)計(jì)屋頂?shù)闹鞣较?修正和規(guī)劃直線段,實(shí)現(xiàn)了建筑物邊緣直線特征快速、有效的提取.

本文描述了空調(diào)機(jī)微電腦控制板的結(jié)構(gòu)組成,給出了其質(zhì)量檢測的具體實(shí)現(xiàn)方法;利用pc機(jī)通用并行口和一塊a/d接口板,完成了一臺(tái)控制板故障的自動(dòng)檢測和分析裝置,從而節(jié)省了能源.

集成高分辨率多視航空影像與lidar數(shù)據(jù),以"輪廓提取—3維輪廓生成—3維模型重建"為主要框架,提出一種多視輪廓與lidar數(shù)據(jù)集成的3維輪廓線生成方法、lidar數(shù)據(jù)支撐下改進(jìn)的分割-合并-成型算法,形成一套新的、系統(tǒng)的3維建筑物模型重建技術(shù)方案。該方案可以有效重建結(jié)構(gòu)復(fù)雜的3維建筑物模型,相對(duì)單純基于lidar的方案,所重建3維模型的準(zhǔn)確性與完整性更好、定位精度更高。

X光探傷圖像中焊接缺陷的自動(dòng)檢測

采用人機(jī)交互方法按照一定順序提取建筑物角點(diǎn),根據(jù)近似點(diǎn)位進(jìn)行角點(diǎn)位置的糾正,按照影像自動(dòng)定向的結(jié)果計(jì)算模型的三維坐標(biāo),建立三維建筑物模型。實(shí)驗(yàn)證明,這一方法能有效地實(shí)現(xiàn)速度和逼真度的兼顧。特別是對(duì)于一些僅需小范圍的建筑物建模場合,例如三維制導(dǎo)時(shí)的目標(biāo)區(qū)域,采用該方法進(jìn)行建模不失為一種簡單而有效的方法。

提出了一種新的從航空城區(qū)圖像中自動(dòng)提取矩形建筑物的方法.該方法基于從航空城區(qū)圖像中提取的邊緣,經(jīng)過輪廓跟蹤,采用splitting方法提取直線,得出其相應(yīng)的直線幾何圖形;針對(duì)航空?qǐng)D像的復(fù)雜及現(xiàn)有邊緣檢測算法的不足,提出了一系列直線處理的方法(如直線的分類、排序、合并、調(diào)整等)有效地彌補(bǔ)了前述處理的不足;為提高矩形房屋提取的準(zhǔn)確率,引入知識(shí)定義了幾種近似的矩形結(jié)構(gòu).文章采用幾何結(jié)構(gòu)元分析的方法,提取圖形中構(gòu)成矩形的各種基本結(jié)構(gòu)元,再根據(jù)結(jié)構(gòu)元合并的準(zhǔn)則,將各種基本結(jié)構(gòu)元通過一定的合并算法合并成矩形結(jié)構(gòu).大量試驗(yàn)結(jié)果證明該方法提取矩形房屋的準(zhǔn)確率較高,魯棒性好,運(yùn)算速度快,具有較強(qiáng)的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值

從遙感圖象中提取人造目標(biāo)(例如建筑物、交通樞紐等)在國防和現(xiàn)代化建設(shè)實(shí)踐中有著十分重要的意義。遙感圖象一般都幅面較大,包含的目標(biāo)較多,而且由于占據(jù)的實(shí)際地面面積較大,光照條件不盡相同,因此要讓計(jì)算機(jī)自動(dòng)檢測其中的建筑物是一項(xiàng)極具挑戰(zhàn)性的工作。提出一種并行的自動(dòng)檢測建筑物的方法。

液位自動(dòng)檢測裝置 摘要：此方案設(shè)計(jì)了一個(gè)可以實(shí)現(xiàn)水位檢測的系統(tǒng)。該系統(tǒng)包括 了液位的檢測、檢測數(shù)據(jù)的處理、數(shù)據(jù)顯示、鍵盤控制等四個(gè)部分。 采用atmega16、lm311、l298n、ds1302等進(jìn)行設(shè)計(jì)。通過步進(jìn)電 機(jī)帶動(dòng)探針，能實(shí)時(shí)檢測到液位的高度。并能用鍵盤設(shè)定水位限值， 超出限值時(shí)能做出報(bào)警警示。 關(guān)鍵詞：atmega16步進(jìn)電機(jī)探針 levelautomaticdetectiondevices abstract:thisdesigncanachievealeveldetectionsystem.thesystem includesalevelofanalysis,dataprocessing,datashowthatthekeyboard controloffourparts.byl298n,atmeg

墻地磚自動(dòng)檢測線

針對(duì)空調(diào)系統(tǒng)能耗高,節(jié)能潛力又很大的特點(diǎn),介紹了空調(diào)機(jī)微電腦控制板的結(jié)構(gòu)組成,給出了其質(zhì)量檢測的具體實(shí)現(xiàn)方法;從而節(jié)省了能源

科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步帶動(dòng)了智能建筑的發(fā)展。智能建筑的出現(xiàn)滿足了人們對(duì)建筑環(huán)境的高要求,但是為了更好的提高任務(wù)檢測的精確度和可靠性,人們將自動(dòng)檢測技術(shù)應(yīng)用到了智能建筑中。本文從自動(dòng)檢測技術(shù)和智能建筑的基本內(nèi)涵出發(fā),著重從五個(gè)方面分析了自動(dòng)檢測技術(shù)在智能建筑中的應(yīng)用。

簡要介紹了自動(dòng)檢測技術(shù)的原理,分別從溫度檢測、濕度檢測、壓力檢測、流量檢測、液位檢測等幾個(gè)方面介紹了自動(dòng)檢測技術(shù)在智能建筑中的應(yīng)用。

通過對(duì)煙道“速度場常數(shù)”的研究,提出了利用速度場常數(shù)監(jiān)測煙道煙氣平均流速的方法,同時(shí)研制出速度場常數(shù)自動(dòng)檢測裝置。解決了煙道煙氣平均流速自動(dòng)監(jiān)測的技術(shù)難題。經(jīng)實(shí)踐檢驗(yàn):所研究的監(jiān)測方法正確,檢測裝置結(jié)構(gòu)合理,監(jiān)測結(jié)果穩(wěn)定、可靠。