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毕业生作品 - 利用Python深度学习技术进行高分辨率城市遥感影像中的水域识别系统的代码.zip

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简介:
本项目为毕业生设计的作品,旨在开发一个利用Python及深度学习技术自动识别城市高分辨率遥感图像中水域区域的系统。通过高效算法实现精准的水域定位与分类,适用于环保监测、城市规划等领域研究和应用。 该项目基于Python深度学习实现高分辨率城市遥感图像的水体提取系统,并提供源码、数据库及项目说明文档。此项目多为高分毕业设计作品,评审平均分数达到95分以上,经过本地验证后上传,确保可以顺利运行。 主要面向计算机相关专业的学生进行毕业设计使用或需要实战项目的Java、JavaScript、C#、游戏开发和小程序开发者以及深度学习方向的学习者。该项目同样适用于课程设计及期末大作业的参考与实践。 该系统不仅能够帮助学生完成高质量的毕设任务,还为希望提升技术水平的专业人士提供了宝贵的资源,可以作为直接使用或借鉴的研究材料。

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客服
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  • - Python.zip
    优质
    本项目为毕业生设计的作品,旨在开发一个利用Python及深度学习技术自动识别城市高分辨率遥感图像中水域区域的系统。通过高效算法实现精准的水域定位与分类,适用于环保监测、城市规划等领域研究和应用。 该项目基于Python深度学习实现高分辨率城市遥感图像的水体提取系统,并提供源码、数据库及项目说明文档。此项目多为高分毕业设计作品,评审平均分数达到95分以上,经过本地验证后上传,确保可以顺利运行。 主要面向计算机相关专业的学生进行毕业设计使用或需要实战项目的Java、JavaScript、C#、游戏开发和小程序开发者以及深度学习方向的学习者。该项目同样适用于课程设计及期末大作业的参考与实践。 该系统不仅能够帮助学生完成高质量的毕设任务,还为希望提升技术水平的专业人士提供了宝贵的资源,可以作为直接使用或借鉴的研究材料。
  • 体提取Python实现
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    本项目运用深度学习算法,通过Python编程实现在高分辨率的城市遥感图像中精准识别与提取水体信息,旨在提升遥感数据分析效率和准确性。 项目介绍:高分辨率城市遥感图像的水体提取 数据来源:本项目使用的是由武汉大学研究员王俊觉、卓峥等人创建的土地覆盖领域自适应语义分割(LoveDA)数据集。该数据集旨在探索深度迁移学习方法在促进城市或国家级土地覆盖制图中的应用,适用于土地覆盖语义分割和无监督领域自适应(UDA)任务。 项目代码经过严格测试,在确保功能正常后上传,请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业在校学生、老师或者企业员工进行学习参考。无论基础如何,均可在此基础上修改以实现其他功能,并可用于毕业设计、课程设计或作业等用途。请在下载后首先阅读README.md文件(如有),仅供个人学习和研究之用,请勿用于商业用途。
  • 基于类研究
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    本研究聚焦于利用深度学习技术提升高分辨率遥感影像的识别和分类精度,旨在探索有效的算法模型,以应对复杂多样的地表特征挑战。 深度学习在高分辨率遥感图像识别与分类中的研究应用了深度学习技术来处理卫星图像。
  • 基于语义
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    本研究利用深度学习技术,针对高分辨率遥感影像进行高效准确的语义分割,旨在提升图像解译精度与自动化水平。 高分辨率遥感影像包含大量地理信息。然而,基于传统神经网络的语义分割模型难以从这些图像中的小物体提取高层次特征,导致较高的分割错误率。本段落提出了一种改进DeconvNet网络的方法,通过编码与解码结构特征连接来提升性能。在编码阶段,该方法记录池化操作的位置并在上采样过程中加以利用,有助于保留空间信息;而在解码阶段,则采用对应层的特征融合以实现更有效的特征提取。训练模型时使用预训练模型可以有效扩充数据集,从而避免过拟合问题的发生。 实验结果显示,在优化器、学习率和损失函数适当调整的基础上,并通过扩增的数据进行训练后,该方法在验证遥感影像上的分割精确度达到了约95%,明显优于DeconvNet和UNet网络的表现。
  • 关于U_Net模型研究_许慧敏.caj
    优质
    本文探讨了采用U-Net深度学习架构对高分辨率遥感图像进行精确分类的方法,作者通过实验验证了该模型在遥感影像分割与识别中的高效性和优越性。 深度学习是近年来图像识别领域的一项新技术,能够自动提取影像的深层次特征,并进行准确分类决策,为获得更好的高分辨率遥感影像分类结果提供了新的机遇。
  • 消除(2008年)
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    本研究聚焦于开发先进的算法和技术,用于处理和分析高分辨率遥感图像中的阴影问题。通过创新的方法去除或减少阴影干扰,提高图像解析精度及信息提取效率,为环境监测、城市规划等领域提供有力支持。 本段落提出了一种全自动彩色影像阴影去除算法,基于对阴影属性的分析。首先将图像转换为HSI(色调、饱和度、亮度)空间,并利用阴影区域亮度低且饱和度高的特点,结合小区域处理与数学形态学方法来精确定位阴影区域。接着,在各独立的阴影区域内以及其邻近非阴影区域中分别进行匹配补偿操作,针对I、H和S分量图中的变化做出调整。最后将图像转换回RGB空间以完成去影过程。实验结果显示该算法能够在不改变原始影像非阴影部分信息的前提下有效去除阴影影响。
  • 基于PyTorch建筑物提取方法
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    本研究提出了一种利用PyTorch框架进行高分辨率遥感图像中建筑物自动识别与提取的深度学习算法,旨在提高建筑检测精度和效率。 基于DenseLinkNet50网络实现的遥感影像建筑提取方法,在效果上不逊于目前流行的Transformer模型,并且具有更高的检测效率。程序集成了训练、验证以及大图像测试的功能,其中在测试环节采用了旋转扩充数据与投票机制相结合的方法来提升识别精度。 针对遥感数据读取和处理部分,本项目基于GDAL库专门开发了tiffIO.py文件中的影像读写相关函数以提高性能。此程序曾使用SpaceNet数据集进行过训练,并支持用户采用该数据集或自行提供的其他数据集进行模型训练与测试。 具体而言,train.py负责模型的训练过程;valid.py用于验证阶段以评估模型表现;test.py则专门设计用来处理大尺寸图像的测试任务。预训练权重文件存放于weights/resnet50-19c8e357.pth中,作为基础网络的一部分被加载使用。