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基于Unet的城市景观与Kitti数据集应用研究

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简介：
本研究运用深度学习框架Unet，结合城市景观及Kitti数据集，探索图像分割技术在复杂道路环境下的应用优化。 使用PyTorch进行语义分割的UNet模型可以利用Cityscapes和Kitti数据集训练。在预言训练好模型并将其保存为MODEL.pth之后，可以通过命令行界面轻松测试图像上的输出蒙版。 要预测单个图像并将结果保存，请执行以下操作： ``` python predict.py -i image.jpg -o output.jpg ``` 若需预测多幅图像并在不进行存储的情况下显示它们，则可以使用如下指令： ``` python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save ```

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  • 基于Unet的城市景观与Kitti数据集应用研究
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    本研究运用深度学习框架Unet，结合城市景观及Kitti数据集，探索图像分割技术在复杂道路环境下的应用优化。 使用PyTorch进行语义分割的UNet模型可以利用Cityscapes和Kitti数据集训练。在预言训练好模型并将其保存为MODEL.pth之后，可以通过命令行界面轻松测试图像上的输出蒙版。 要预测单个图像并将结果保存，请执行以下操作： ``` python predict.py -i image.jpg -o output.jpg ``` 若需预测多幅图像并在不进行存储的情况下显示它们，则可以使用如下指令： ``` python predict.py -i image1.jpg image2.jpg --viz --no-save ```
     
  • 城市景观图像对数据集: Cityscapes Image Pairs
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    Cityscapes Image Pairs 数据集包含丰富多样的城市环境图像配对，旨在促进语义理解、图像匹配和场景解析等计算机视觉领域的研究。 Cityscapes数据集包含从德国驾驶的车辆拍摄的带有标签的视频片段。该版本是Pix2Pix论文中的一个处理过的子样本。数据集中包含了来自原始视频序列的静止图像，并且每个图像都附有语义分割标签。这是用于语义分割任务的最佳数据集之一。
     
  • 城市景观.txt
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    《城市景观》以现代都市为背景，捕捉繁华街道、摩天大楼与人文风情交织的画面，展现都市生活的多样面貌。 Cityscapes数据集的下载可以通过访问其官方网站来完成。该网站提供了详细的文档和指南，帮助用户了解如何获取并使用这个高质量的城市街景图像数据库进行语义分割、实例分割以及场景解析等任务的研究工作。
     
  • 基于 U-Net 的城市景观数据集预训练语义分割模型
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    本研究提出了一种基于U-Net架构的城市景观数据集预训练语义分割模型，旨在提高复杂城市环境中图像语义分割的精度和效率。 训练好的基于U-Net架构的语义分割模型用于城市景观数据集。
     
  • 基于Landsat存档数据的深圳市城市变化研究论文
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    本论文利用Landsat卫星长时间序列的数据，深入分析了深圳市过去几十年的城市扩张与土地覆盖变化情况，为城市的可持续发展提供了科学依据。 随着中国经济与城市化进程的加速发展，土地利用方式的变化成为了研究热点之一。本项研究聚焦于广东省深圳市的城市变迁过程，并采用Landsat 5 TM及Landsat 8 OLI卫星影像数据进行分析。我们运用了支持向量机分类、土地流转矩阵法以及定向增长模型等方法，并反演地表温度，以揭示1987年至2017年间该市的土地覆盖变化情况及其背后的城市发展驱动力（如经济政策和交通规划）。研究结果显示，在过去的三十年里，深圳市的建设用地面积显著增加。新增用地大多来自其它类型的土地转换而来，其中部分为新开垦地。宝安区、南山区及龙华西部与西北部区域的发展速度尤为迅速。与此同时，植被覆盖略有缩减趋势。由于建筑用地持续扩张，该市“热岛效应”现象也逐渐显现并趋于稳定发展态势。
     
  • 香港CORS站观测数据，应用于RTKLIB短基线研究
    优质
    本研究利用香港CORS站的高精度观测数据，探讨了在RTKLIB环境下短基线测量技术的应用与优化，旨在提升定位精确度和可靠性。 HK的CORS站观测值用于RTKLIB短基线研究。
     
  • 城市用水量数据聚类分析方法研究及应用
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    本研究探讨了城市用水量数据的聚类分析方法，通过算法优化和模型构建，旨在为水资源管理和规划提供科学依据和支持。 城市用水量曲线聚类算法的研究与实现由刘春柳和张征完成。准确预测城市用水量可以为智慧水务调度及报警提供支持。在进行预测之前，对所有用水量曲线进行聚类分析能够提高预测的准确性。为了满足实时性和运行效率的要求，相关研究进行了深入探讨和实践。
     
  • 城市街道景象的图像分割数据集
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    本数据集包含大量城市街道场景的高分辨率图像，旨在为图像分割研究提供全面的训练和测试资源，涵盖多种复杂的城市环境。 我们有一个城市街景数据集，包含大约3500张图片。每一张图片都是由街景图和对应的标签图拼接而成的。这个数据集可以根据需求下载使用，希望能为深度学习初学者提供帮助，并共同进步。
     
  • KITTI 数据集
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    简介：KITTI数据集是用于评测城市环境下自动驾驶场景下计算机视觉算法性能的重要工具，包含多种传感器数据和标注信息。 人工智能自动驾驶使用Python训练Kitti数据集照片的标注信息资料。
     
  • 徐州市城市景观格局变迁分析
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    本文通过研究徐州市不同历史时期的景观格局变化，探讨了城市化进程中的规划理念与实践，为未来城市发展提供参考。 选取徐州市城区作为研究对象，在地理信息系统（GIS）的支持下利用1990年、1997年、2003年及2010年的ETM+TM遥感影像，对区域内的景观格局进行了动态分析。通过景观类型转移和格局变化的探讨，揭示了该地区景观结构及其演变特征。 研究发现：①总体上，各类型的土地面积发生了显著的变化——耕地在从1990年到2010年间减少了约29.5%，而建设用地在同一时期内增长了近19.1%；林地增加了大约5.4%，裸露地面则上升7.1%；其他植被覆盖区域有所缩减，减少3.0%。水体面积有轻微的增加，增幅为0.9%。 ②耕地和建设用地是区域内变化最显著的土地类型；城市扩张主要向东南方向推进，并且耕地形状更加规整化。 ③尽管存在上述土地利用的变化趋势，研究区内的景观格局在总体上仍保持一定的稳定性； ④整体的生态多样性水平有所提升，这有助于改善区域生态环境质量。