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机场跑道在遥感图像中的检测算法研究与实现

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简介:
本研究聚焦于开发和实施高效的算法,用于从遥感影像中自动识别和提取机场跑道信息。通过结合先进的图像处理技术和机器学习方法,旨在提高检测精度和速度,为航空安全、导航系统更新及地理信息系统提供准确的数据支持。 毕业课程设计为原创作品。主要运用了边缘检测(包括三种算子)、最佳阈值二值化以及霍夫变换这几种算法。采用的是最基本的编程方法,并且在程序的最后还保留了一段未使用的代码,这段废代码反映了我按照边缘检测-检测边缘点-短线连接-长线连接-直线拟合这一思路进行的设计流程。遗憾的是,在实现到长线连接阶段时没有得到老师的指导。 如果有兴趣的同学可以参考这部分内容,尽管代码可能显得有些杂乱无章,但其中包含了不少注释以帮助理解。此外,我也上传了论文文件,请注意我的论文并非优秀作品,因此不建议模仿使用;否则后果自负。

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客服
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    本研究聚焦于开发和实施高效的算法,用于从遥感影像中自动识别和提取机场跑道信息。通过结合先进的图像处理技术和机器学习方法,旨在提高检测精度和速度,为航空安全、导航系统更新及地理信息系统提供准确的数据支持。 毕业课程设计为原创作品。主要运用了边缘检测(包括三种算子)、最佳阈值二值化以及霍夫变换这几种算法。采用的是最基本的编程方法,并且在程序的最后还保留了一段未使用的代码,这段废代码反映了我按照边缘检测-检测边缘点-短线连接-长线连接-直线拟合这一思路进行的设计流程。遗憾的是,在实现到长线连接阶段时没有得到老师的指导。 如果有兴趣的同学可以参考这部分内容,尽管代码可能显得有些杂乱无章,但其中包含了不少注释以帮助理解。此外,我也上传了论文文件,请注意我的论文并非优秀作品,因此不建议模仿使用;否则后果自负。
  • 基于Faster-RCNN
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    本研究采用Faster-RCNN框架对遥感图像中的飞机进行精准定位与识别,提出优化策略以提高模型在复杂背景下的检测效能。 CCCV2017发布了遥感图像飞机数据集,用于评测飞机检测算法。针对该数据集中存在的问题,如飞机朝向不确定、覆盖范围广以及背景复杂度高等因素导致的高难度飞机检测任务及低准确率和泛化能力等问题,本段落提出了一种基于Faster-RCNN的改进型飞机检测算法。 首先通过图像翻转与角度旋转等手段对数据集进行合理扩增。其次,在经过扩充的数据集中利用深度残差网络提取特征,并针对目标长宽比优化区域建议网络。此外,为了应对训练样本中正负样本不平衡的问题,采用了在线困难样本挖掘方法来提升模型的泛化能力。 实验结果表明,改进后的Faster-RCNN算法在CCCV2017数据集上的测试集中mAP达到了89.93%,显示了显著的性能改善。进一步地,在NWPUVHR-10、NWPU-RESISC45以及UCAS-AOD等其他遥感图像飞机数据集上进行验证,该改进模型同样表现出色,证明其具有较强的鲁棒性和泛化能力。
  • 基于变化
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    本研究聚焦于利用遥感技术进行变化检测,旨在开发高效、精确的算法来识别和分析不同时间点间地球表面的变化情况。通过结合多种影像处理技术和机器学习方法,提高变化检测的速度与准确性,为环境监测、城市规划及灾害预警提供科学依据。 可以作为遥感图像变化检测学习的资源,包括变化检测部分和阈值分割部分。
  • 基于路提取车辆
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    本研究致力于开发先进的机器学习和计算机视觉技术,以提高从遥感图像中自动识别道路及行驶车辆的能力。通过创新性地结合多源遥感数据和深度学习模型,我们探索了一种高效、准确的道路提取与车辆检测方法,旨在为智能交通系统提供强有力的数据支持。 摘要:基于遥感图像的道路提取与道路车辆检测算法在交通信息提取技术领域备受关注。本段落提出了一种改进空洞空间卷积池化金字塔结构的算法,并结合抑制性检测方法来增强道路识别效果及提高道路上行驶车辆的精确度。 背景知识: 1. 从遥感图中获取交通数据是当前研究中的重要议题。 2. 上述所提技术可以显著提升道路提取和路面行车辨识的质量与准确性。 3. 改进后的空洞空间卷积池化金字塔结构有助于优化道路识别效果。 4. 抑制性检测算法能够提高车辆在道路上的定位精度,减少误检率。 5. 遥感图中的交通信息如道路布局和行驶车辆的数量分布一目了然,是关键的数据来源之一。 6. 在真实遥感图像中提取有效的交通数据面临诸多挑战:首先,这些图片覆盖大范围地理区域且背景复杂;其次,路面通常表现为线状特征,并受到大量遮挡物干扰,使精确识别变得困难。此外,在道路上检测车辆时必须排除非道路环境中的误检情况。 7. 传统方法如Kass等人提出的snake模型曾被用于提取交通信息。 8. 遥感图像中提取的道路数据主要通过两种途径:一是基于手动设计特征的传统方式,二是利用深度学习技术的现代手段。 详细说明: 1. 利用遥感图来获取城市规划、道路管理及智能车辆调度等领域的关键交通资料是当前研究的重要方向。 2. 本段落算法旨在优化空洞空间卷积池化金字塔结构以增强道路识别,并通过抑制性检测方法提升道路上行驶的车辆辨识精度。 3. 改进后的空洞空间卷积池化金字塔结构能够更好地捕捉遥感图中的特征,从而提高道路提取的质量和准确性。 4. 抑制性检测算法可有效减少遮挡物对车辆定位的影响,进而增强识别准确度。 5. 遥感图像中直观展示的道路布局及行驶车辆的位置分布是重要的交通信息来源。这些数据对于理解城市道路交通状况至关重要。 结论: 本段落提出的基于遥感图的提取道路和辨识道路上行车的技术方案,在提升道路识别精度、优化路面车辆定位以及提供关键交通资料方面具有显著优势,为智能交通系统的构建提供了有力支持。
  • 基于改良YOLOv5无人车辆.pdf
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    本文探讨了对YOLOv5算法进行改进以提高其在无人机遥感图像中检测车辆的能力,并展示了研究结果。适合关注目标检测和无人机应用的技术人员参考。 近年来,在无人机遥感影像车辆检测领域取得了显著进展,研究者们利用先进的计算机视觉技术来提高检测的准确性和效率。YOLOv5算法因其快速处理能力和高精度而成为该领域的热点之一。 本研究基于对YOLOv5算法的研究成果,提出了一种改进版的模型,旨在进一步优化无人机遥感影像中车辆检测的表现。通过调整网络结构、优化损失函数以及采用特定的数据增强技术,我们成功地提升了模型在复杂背景下的性能表现。 具体来说,在原始版本的基础上引入了注意力机制以提高对关键特征的关注度,并且改善了数据预处理流程,包括分辨率的调整和色彩增强等措施,使算法更好地适应从高空拍摄得到的影像特点。此外,研究团队还收集并标注了大量的无人机遥感影像数据集来验证改进模型的有效性。 经过详细的实验分析与比较,结果显示改进后的YOLOv5在检测精度、处理速度等方面均表现出色,并且尤其擅长于复杂背景下的车辆识别任务。这些成果不仅提升了无人机遥感车辆检测的实际应用价值,在城市交通监控、灾害救援和智能农业等领域也提供了强有力的技术支持。 此外,本研究还为其他基于深度学习的遥感影像分析方法探索了新的可能性。未来的研究将进一步优化算法并开发适用于更多场景的方法,以满足不断增长的应用需求和技术挑战。
  • 基于Matlab彩色分类
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    本研究探讨了在MATLAB环境下开发和实施针对彩色遥感影像的有效分类算法。通过优化现有技术,实现了对复杂环境下的高精度图像识别与分类功能。 彩色遥感图像分类算法及其在Matlab中的实现方法。
  • 基于MATLAB路提取及应用.zip_MATLAB路提取__技术
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    本项目探讨了利用MATLAB开发的道路自动提取算法,针对遥感影像进行高效的道路识别与分析。通过优化算法参数,实现了对不同环境下的道路精确检测,并展示了其在实际应用中的有效性。 该程序可在MATLAB平台上实现遥感影像的道路特征提取功能,并且经过测试证明其效果良好。
  • 小目标高光谱
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    本研究聚焦于探索和开发先进的算法与技术,旨在提高高光谱遥感图像中小目标的识别精度与效率,推动相关领域的应用发展。 高光谱遥感图像小目标探测方法研究由刘澍和邓喀中进行。该技术利用丰富的地物图像及光谱信息,能够清晰展现目标地物与背景之间的细微差异,因此在目标探测方面具有显著优势。本段落详细分析了高光谱技术的应用及其潜力。
  • yaogandaolutiqu.rar_基于Matlab路提取_road_路提取_路提取
    优质
    本资源提供了一种利用MATLAB实现的先进遥感图像处理技术,专注于自动识别和提取复杂环境下的道路信息。通过该算法的应用,能够有效提升城市规划、交通管理和灾害应急响应中的道路检测精度与效率。 这段文字描述了一个用于从遥感图像中提取道路的MATLAB程序。
  • 区域识别.zip
    优质
    本项目旨在探讨并实现基于遥感图像的机场自动识别技术,通过分析特定区域内建筑物布局、跑道及滑行道等特征,为国土安全和城市规划提供技术支持。 本段落介绍了一种结合霍夫变换、卷积神经网络以及语义分割网络的算法代码,用于从遥感图像中以像素级精度识别机场区域。该算法使用Python语言编写。