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基于粒子群算法的多尺度反卷积特征融合的道路提取
被引量：
4
1
作者
潘峰
安启超
+2 位作者
刁奇
王瑞
冯肖雪
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期640-647,共8页
研究基于传统FCN算法下的不同比例的多尺度特征融合对于复杂场景下道路提取准确度的提高.针对复杂的航拍道路场景,设计了针对于农田环境下的FROBIT农田道路数据集,并使用全卷积神经网络(FCN)对FROBIT农田道路数据集和Massachusetts城市...
研究基于传统FCN算法下的不同比例的多尺度特征融合对于复杂场景下道路提取准确度的提高.针对复杂的航拍道路场景,设计了针对于农田环境下的FROBIT农田道路数据集,并使用全卷积神经网络(FCN)对FROBIT农田道路数据集和Massachusetts城市道路数据集进行道路提取工作.本文基于传统的FCN的网络,对其反卷积方式进行改进,采用粒子群算法(PSO)设计了不同比例的多尺度特征融合.通过将本文提出的Multi-Scale FCN网络与传统的FCN神经网络在FROBIT数据集和Massachusetts道路数据集上进行对比实验,结果表明Multi-Scale FCN网络相比于传统的FCN神经网络在提取精度上得到了提高.
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关键词
非结构化道路
模式特征优化
全卷积神经网络
语义分割
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职称材料
题名
基于粒子群算法的多尺度反卷积特征融合的道路提取
被引量：
4
1
作者
潘峰
安启超
刁奇
王瑞
冯肖雪
机构
北京理工大学自动化学院
昆明北理工产业技术研究院有限公司
出处
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第6期640-647,共8页
基金
国家自然科学基金资助项目(61603040,61433003)
云南省基础研究计划资助项目(201701CF00037)
+1 种基金
云南省科技厅重点研发计划资助项目(工业领域)(2018BA070)
广东省科技创新战略专项资金(skjtdzxrwqd2018001)。
文摘
研究基于传统FCN算法下的不同比例的多尺度特征融合对于复杂场景下道路提取准确度的提高.针对复杂的航拍道路场景,设计了针对于农田环境下的FROBIT农田道路数据集,并使用全卷积神经网络(FCN)对FROBIT农田道路数据集和Massachusetts城市道路数据集进行道路提取工作.本文基于传统的FCN的网络,对其反卷积方式进行改进,采用粒子群算法(PSO)设计了不同比例的多尺度特征融合.通过将本文提出的Multi-Scale FCN网络与传统的FCN神经网络在FROBIT数据集和Massachusetts道路数据集上进行对比实验,结果表明Multi-Scale FCN网络相比于传统的FCN神经网络在提取精度上得到了提高.
关键词
非结构化道路
模式特征优化
全卷积神经网络
语义分割
Keywords
unstructured road
pattern feature optimization
full convolutional neural network
semantic segmentation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
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被引量
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1
基于粒子群算法的多尺度反卷积特征融合的道路提取
潘峰
安启超
刁奇
王瑞
冯肖雪
《北京理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
4
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