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基于特征提取的SVM图像分类技术的无人机遥感建筑物震害识别应用研究
被引量：
7
1
作者
张莹
郭红梅
+3 位作者
尹文刚
赵真
鲁长江
肖本夫
《灾害学》
CSCD
北大核心
2022年第4期30-36,56,共8页
在现有的建筑物震害信息获取途径中,相比传统的现场调查法,无人机遥感系统具有机动灵活、快速高效等优点,目前已成为一种重要的震害信息获取手段。而在遥感图像中识别建筑物震害时,常用的人工目视解译及现有的计算机自动识别方法存在效...
在现有的建筑物震害信息获取途径中,相比传统的现场调查法,无人机遥感系统具有机动灵活、快速高效等优点,目前已成为一种重要的震害信息获取手段。而在遥感图像中识别建筑物震害时,常用的人工目视解译及现有的计算机自动识别方法存在效率低下、精度不足等缺陷。结合机器学习最新进展,将基于特征提取的SVM图像分类技术应用到无人机遥感建筑物震害识别中,通过尺度不变特征转换(SIFT)提取图像特征后,再采用视觉词袋构建建筑物震害无人机遥感图像特征向量标签库,作为SVM进行图像分类的基础。并以2021年9月16日发生的四川泸县6.0级地震为例,对方法的可行性加以验证。结果表明:该方法可快速准确地从无人机遥感图像中识别出建筑物震害情况。
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关键词
尺度不变
特征
转换(SIFT)
特征向量标签库
支持
向量
机(SVM)
图像分类技术
无人机遥感
建筑物震害识别
四川泸县6.0级地震
在线阅读
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职称材料
题名
基于特征提取的SVM图像分类技术的无人机遥感建筑物震害识别应用研究
被引量：
7
1
作者
张莹
郭红梅
尹文刚
赵真
鲁长江
肖本夫
机构
四川省地震局
武警警官学院
出处
《灾害学》
CSCD
北大核心
2022年第4期30-36,56,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2020YFA0710603-07)
国家自然科学基金项目(42061073)
+1 种基金
四川省重点研发项目(2020YFS0451)
四川地震科技创新团队专项(201901)。
文摘
在现有的建筑物震害信息获取途径中,相比传统的现场调查法,无人机遥感系统具有机动灵活、快速高效等优点,目前已成为一种重要的震害信息获取手段。而在遥感图像中识别建筑物震害时,常用的人工目视解译及现有的计算机自动识别方法存在效率低下、精度不足等缺陷。结合机器学习最新进展,将基于特征提取的SVM图像分类技术应用到无人机遥感建筑物震害识别中,通过尺度不变特征转换(SIFT)提取图像特征后,再采用视觉词袋构建建筑物震害无人机遥感图像特征向量标签库,作为SVM进行图像分类的基础。并以2021年9月16日发生的四川泸县6.0级地震为例,对方法的可行性加以验证。结果表明:该方法可快速准确地从无人机遥感图像中识别出建筑物震害情况。
关键词
尺度不变
特征
转换(SIFT)
特征向量标签库
支持
向量
机(SVM)
图像分类技术
无人机遥感
建筑物震害识别
四川泸县6.0级地震
Keywords
scale invariant feature transformation
feature vector tag library
support vector machine
Image classification technology
UAV remote sensing
earthquake damage identification of buildings
Sichuan Luxian M6.0 earthquake
分类号
X43 [环境科学与工程—灾害防治]
P15.5 [天文地球—天文学]
P315 [天文地球—地震学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于特征提取的SVM图像分类技术的无人机遥感建筑物震害识别应用研究
张莹
郭红梅
尹文刚
赵真
鲁长江
肖本夫
《灾害学》
CSCD
北大核心
2022
7
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