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机场区域在遥感图像中的识别.zip

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简介：
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。

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  • 机场区域在遥感图像中的识别.zip
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    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。
     
  • 基于TensorFlow的CNN遥感影像场景识别
    优质
    本研究利用TensorFlow框架构建卷积神经网络(CNN)，以提高遥感影像场景分类精度与效率，推动智能图像处理技术在地理信息系统中的应用。 遥感影像场景识别——通过代码数据训练模型的结果，亲测有效。
     
  • 机场区域遥感数据集（包含语义分割）
    优质
    本数据集提供全面的机场区域遥感图像及其对应的高质量语义分割标签，适用于深度学习模型训练与验证。 本数据集包含约800张机场区域的遥感图像，其中大约300张来自武汉大学的AID遥感数据集，其余的则来自于Google地图截图。这些图片中已有约400张完成了语义分割标注。
     
  • 遥感影像中区域生长算法的应用
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    本研究探讨了在遥感影像处理中应用区域生长算法的方法和技术，旨在提高图像分割精度和效率。通过实验分析验证其适用性和优势。 该代码适用于高分辨率遥感影像的分割和简单分类。详细使用说明请参见文件夹中的PDF文档。
     
  • 建筑物在遥感图像中的识别与变化检测方法
    优质
    本研究聚焦于开发高效的算法和技术，用于自动识别和分析遥感影像中的建筑物，并检测其随时间的变化情况。 遥感图像中的建筑物识别及变化检测方法探讨了如何通过技术手段自动识别并分析遥感影像中建筑的变化情况。这种方法对于城市规划、灾害监测等领域具有重要意义。研究通常会采用机器学习或深度学习算法，结合特征提取与分类模型来提高识别精度和效率。
     
  • 遥感图像识别中深度学习的应用探讨
    优质
    本论文深入探讨了深度学习技术在遥感图像识别中的应用与挑战，分析其优势及局限性，并展望未来发展方向。 遥感图像解译的主要目标是对图像中的特定地物进行分类识别，包括居民区、植被、道路、水系、桥梁、舰船及飞机等。实现这一过程的自动化与智能化是人们长期以来追求的目标。通常，遥感图像解译的方法可以分为两类：模型驱动方法和数据驱动方法。
     
  • 机场跑道在遥感图像中的检测算法研究与实现
    优质
    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。
     
  • 红外图像中的人脸区域识别算法.doc
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    本文档探讨了一种用于从红外图像中准确识别人脸区域的新算法。通过优化人脸识别技术在非可见光谱范围内的应用，该方法旨在提高夜间或低光照条件下的监控和安全系统的性能。 在人体温度检测报警系统中，我们需要实时标识出一个或多个脸部区域，并在每个识别的区域内查找最高体温。本段落描述的算法主要是在图像范围内识别高温区域，涉及的技术包括图像二值化和连通区域标记。
     
  • 基于KNN、SVM、CNN和LSTM的遥感图像识别Python代码.zip
    优质
    本资源包含使用Python实现的四种机器学习与深度学习算法（K近邻(KNN)、支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)及长短期记忆网络(LSTM)）对遥感图像进行分类和识别的代码，适用于科研与教学。 该项目是个人毕业设计项目的源代码，评审分数为95分，并经过严格调试确保可以运行。适合计算机、自动化等相关专业的学生或从业者下载使用，也可作为期末课程设计、大作业及毕业论文的参考项目，具有较高的学习借鉴价值。 本项目采用的数据集是由武汉大学提供的WHU-RS19数据集，该数据集中包括了机场、海滩等共19类遥感图像。每种类型的图像大约有50张，分辨率大多为600×600像素。原始数据集中存在4张非标准尺寸的图像已被移除。 利用split_dataset.py脚本将数据集按照8:2的比例分为训练集和测试集，并分别放置在train文件夹和test文件夹中。同时使用generate_txt.py生成了对应的索引文件，包括图片路径及标签（0~19）。由于后续实验将在Google Colab上进行，因此手动统一修改了图片的路径。 kNN算法是最简单的机器学习方法之一，在本项目中采用此法时并未对其效果抱有过高期望。当k值设为1时，测试准确率为16%。为了进一步探究参数k对结果的影响，实验分别尝试了k=1, 3, 5, 10和15的场景下算法的表现。 此外还探讨了支持向量机（SVM）在分类任务中的应用，并分析卷积神经网络（CNN）在此数据集上的表现效果。同时利用WHU-RS19数据集测试LSTM递归神经网络，该实验旨在对比LSTM与其他机器学习方法的性能差异。 本项目为深入理解上述算法提供了良好的实践机会和参考依据。