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用于高分辨率遥感影像度量变化检测的多路径非对称融合网络
被引量：
1
1
作者
闫利
李希
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1781-1790,共10页
现有的基于深度学习的度量变化检测方法侧重于高级变化语义特征的提取,难以捕获细粒度地物的变化,检测的变化边界模糊.一些方法引入了包含高分辨率和细节特征的低级视觉特征,但这些特征更容易受到内部细节等伪变化的干扰,缺少可靠的远...
现有的基于深度学习的度量变化检测方法侧重于高级变化语义特征的提取,难以捕获细粒度地物的变化,检测的变化边界模糊.一些方法引入了包含高分辨率和细节特征的低级视觉特征,但这些特征更容易受到内部细节等伪变化的干扰,缺少可靠的远程依赖关系.针对上述问题,提出了一种基于深度学习的端到端的度量变化检测网络,称为用于高分辨率遥感影像度量变化检测的多路径非对称融合网络(Multi-path Asymmetric Fusion network,MAFNet),可以检测到更清晰的边界和更完整的细粒度地物.MAFNet提出了一种多路径非对称融合网络用于捕获长短路径依赖关系,用细粒度的低级视觉特征细化粗略的高级语义特征.MAFNet提出了一种基于深度监督的度量模块,获取更具判别力的特征,端对端的测量变化.实验表明,与其他6种基准方法相比,MAFNet网络在SYSU数据集和CDD数据集上都实现了最高的精度,F1分别为80.56%,95.02%.
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关键词
遥感影像
变化检测
多路径
非对称
融合
网络
度量学习
深度监督
深度学习
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职称材料
高动态无人机场景下多路径传输调度算法
2
作者
何波
张龙
+4 位作者
王敬宇
戚琦
张陆游
廖建新
费爱国
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第3期371-379,共9页
针对无人机多路径网络中传输要求,致力于解决路径参数差异导致的队头阻塞等问题,基于多路径快速UDP网络连接协议提出一种基于深度强化学习的多路径调度算法UAV-Path。综合考虑高动态无人机通信场景下时变且差异的多种路径参数,构建满足...
针对无人机多路径网络中传输要求,致力于解决路径参数差异导致的队头阻塞等问题,基于多路径快速UDP网络连接协议提出一种基于深度强化学习的多路径调度算法UAV-Path。综合考虑高动态无人机通信场景下时变且差异的多种路径参数,构建满足马尔可夫决策过程的深度强化学习模型,通过智能体与环境的交互学习最优多路径调度决策策略。真实环境测试结果表明,所提算法在传输吞吐量和延时方面优于传统启发式算法和统计算法。
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关键词
无人机通信
多路径
调度
非对称多路径网络
MPQUIC协议
深度强化学习
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职称材料
题名
用于高分辨率遥感影像度量变化检测的多路径非对称融合网络
被引量：
1
1
作者
闫利
李希
机构
武汉大学测绘学院
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第7期1781-1790,共10页
基金
国家重点研发计划(No.2020YFD1100203)
湖北省科技重大专项(No.2021AAA010)。
文摘
现有的基于深度学习的度量变化检测方法侧重于高级变化语义特征的提取,难以捕获细粒度地物的变化,检测的变化边界模糊.一些方法引入了包含高分辨率和细节特征的低级视觉特征,但这些特征更容易受到内部细节等伪变化的干扰,缺少可靠的远程依赖关系.针对上述问题,提出了一种基于深度学习的端到端的度量变化检测网络,称为用于高分辨率遥感影像度量变化检测的多路径非对称融合网络(Multi-path Asymmetric Fusion network,MAFNet),可以检测到更清晰的边界和更完整的细粒度地物.MAFNet提出了一种多路径非对称融合网络用于捕获长短路径依赖关系,用细粒度的低级视觉特征细化粗略的高级语义特征.MAFNet提出了一种基于深度监督的度量模块,获取更具判别力的特征,端对端的测量变化.实验表明,与其他6种基准方法相比,MAFNet网络在SYSU数据集和CDD数据集上都实现了最高的精度,F1分别为80.56%,95.02%.
关键词
遥感影像
变化检测
多路径
非对称
融合
网络
度量学习
深度监督
深度学习
Keywords
remote sensing images
change detection
multi-path asymmetric fusion network
metric learning
deep supervision
deep learning
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
高动态无人机场景下多路径传输调度算法
2
作者
何波
张龙
王敬宇
戚琦
张陆游
廖建新
费爱国
机构
北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院)
中国人民解放军
出处
《指挥与控制学报》
北大核心
2025年第3期371-379,共9页
基金
国家自然科学基金(62401080,62171057,U23B2001,62101064,62201072,62001054,62071067)
国防科技卓越青年科学基金(2023-JCJQZQ-004)
+1 种基金
中国博士后科学基金(BX20230052,2024M750256)
教育部-中国移动联合基金(MCM20200202,MCM20180101)资助。
文摘
针对无人机多路径网络中传输要求,致力于解决路径参数差异导致的队头阻塞等问题,基于多路径快速UDP网络连接协议提出一种基于深度强化学习的多路径调度算法UAV-Path。综合考虑高动态无人机通信场景下时变且差异的多种路径参数,构建满足马尔可夫决策过程的深度强化学习模型,通过智能体与环境的交互学习最优多路径调度决策策略。真实环境测试结果表明,所提算法在传输吞吐量和延时方面优于传统启发式算法和统计算法。
关键词
无人机通信
多路径
调度
非对称多路径网络
MPQUIC协议
深度强化学习
Keywords
UAV communications
multi-path scheduling
heterogeneous multi-path networks
MPQUIC protocol
deep reinforcement learning
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于高分辨率遥感影像度量变化检测的多路径非对称融合网络
闫利
李希
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
在线阅读
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职称材料
2
高动态无人机场景下多路径传输调度算法
何波
张龙
王敬宇
戚琦
张陆游
廖建新
费爱国
《指挥与控制学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
已选择
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