针对短时间主动热激励作用下煤岩介质表征差异不明显,不易快速、准确识别煤岩界面的难题,提出一种基于改进金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,简称PSPnet)模型-MobileNetV2的煤岩界面快速精准识别方法。通过搭建煤岩主...针对短时间主动热激励作用下煤岩介质表征差异不明显,不易快速、准确识别煤岩界面的难题,提出一种基于改进金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,简称PSPnet)模型-MobileNetV2的煤岩界面快速精准识别方法。通过搭建煤岩主动红外试验平台,采集并获取短时主动热激励作用下的煤岩界面红外热图像,构建了煤岩红外图像数据集;对传统PSPnet模型进行改进,采用轻量级网络模型MobileNetV2作为主干网络提取特征,大幅降低了网络模型所占内存和训练时间,同时将注意力机制模块(convolutional block attention module,简称CBAM)与金字塔场景解析(pyramid scene parsing,简称PSP)模块的上采样特征层和PSPnet网络模型的浅层特征层进行融合,有效提升模型对特征的细化能力。试验结果表明:基于改进的PSPnet-MobileNetV2网络模型所占内存仅为9.12 MB,较原始PSPnet模型减少了94.88%;煤和岩的交并比为96.52%和96.87%,分别提升了8.29%和7.7%;像素准确度分别为97.25%和99.15%,较原始网络模型分别提升了7.32%和1.64%;测试时间降低了53.70%。该方法为煤岩界面的快速和预先精准识别提供了一种有效技术手段。展开更多
黑臭水体分布广泛,严重损害人民的居住环境和城市整体美观形象。以河北省廊坊市为研究区,利用高分二号(GF-2)多光谱数据和实测数据,使用PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)和U-Net模型对黑臭水体遥感信息提取进行对比实验研究。基...黑臭水体分布广泛,严重损害人民的居住环境和城市整体美观形象。以河北省廊坊市为研究区,利用高分二号(GF-2)多光谱数据和实测数据,使用PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)和U-Net模型对黑臭水体遥感信息提取进行对比实验研究。基于可见光波段(RGB)及近红外波段(NIR)计算归一化差异植被指数(NDVI)和归一化差异黑臭水体指数(NDBWI),针对细小形状的黑臭水体普遍存在的漏检问题,引入注意力机制模块对模型进行优化改进,构建改进型深度学习黑臭水体遥感信息提取模型。结果表明:输入RGB+NIR+NDVI+NDBW六通道组合遥感影像并引入注意力机制的U-Net网络模型对黑臭水体的提取结果最佳,其精度评价指标F1-srore、MIoU、Recall分别达到了0.8645、0.8681、0.8359。展开更多
文摘针对短时间主动热激励作用下煤岩介质表征差异不明显,不易快速、准确识别煤岩界面的难题,提出一种基于改进金字塔场景解析网络(pyramid scene parsing network,简称PSPnet)模型-MobileNetV2的煤岩界面快速精准识别方法。通过搭建煤岩主动红外试验平台,采集并获取短时主动热激励作用下的煤岩界面红外热图像,构建了煤岩红外图像数据集;对传统PSPnet模型进行改进,采用轻量级网络模型MobileNetV2作为主干网络提取特征,大幅降低了网络模型所占内存和训练时间,同时将注意力机制模块(convolutional block attention module,简称CBAM)与金字塔场景解析(pyramid scene parsing,简称PSP)模块的上采样特征层和PSPnet网络模型的浅层特征层进行融合,有效提升模型对特征的细化能力。试验结果表明:基于改进的PSPnet-MobileNetV2网络模型所占内存仅为9.12 MB,较原始PSPnet模型减少了94.88%;煤和岩的交并比为96.52%和96.87%,分别提升了8.29%和7.7%;像素准确度分别为97.25%和99.15%,较原始网络模型分别提升了7.32%和1.64%;测试时间降低了53.70%。该方法为煤岩界面的快速和预先精准识别提供了一种有效技术手段。
文摘黑臭水体分布广泛,严重损害人民的居住环境和城市整体美观形象。以河北省廊坊市为研究区,利用高分二号(GF-2)多光谱数据和实测数据,使用PSPNet(Pyramid Scene Parsing Network)和U-Net模型对黑臭水体遥感信息提取进行对比实验研究。基于可见光波段(RGB)及近红外波段(NIR)计算归一化差异植被指数(NDVI)和归一化差异黑臭水体指数(NDBWI),针对细小形状的黑臭水体普遍存在的漏检问题,引入注意力机制模块对模型进行优化改进,构建改进型深度学习黑臭水体遥感信息提取模型。结果表明:输入RGB+NIR+NDVI+NDBW六通道组合遥感影像并引入注意力机制的U-Net网络模型对黑臭水体的提取结果最佳,其精度评价指标F1-srore、MIoU、Recall分别达到了0.8645、0.8681、0.8359。
