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基于机器学习的云图分割综述
1
作者 车蕾 张洪瑞 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第6期2193-2206,共14页
云的变化复杂多样,在天气预测、灾难预警中发挥着重大作用,影响着人们的日常生活。对云的观测主要通过雷达、遥感卫星和全天空成像仪,记录的云图分为雷达云图、卫星云图和地基云图,三者都是云观测中不可或缺的部分。随着机器学习在多领... 云的变化复杂多样,在天气预测、灾难预警中发挥着重大作用,影响着人们的日常生活。对云的观测主要通过雷达、遥感卫星和全天空成像仪,记录的云图分为雷达云图、卫星云图和地基云图,三者都是云观测中不可或缺的部分。随着机器学习在多领域的发展,逐渐被运用到云图分割中去并取得了很大的进步。通过广泛调研相关领域的文献和成果,将机器学习的云图分割分为基于神经网络的云图分割方法、基于迁移学习的云图分割方法和基于轻量级模型的云图分割方法这3种类型,对每种类型中近几年提出的方法进行了对比,并进一步总结了云图分割中面对不同问题的改进方法,给出了几个改进方案供参考。 展开更多
关键词 机器学习 云图分割 神经网络 迁移学习 轻量级模型
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基于改进U2Net的地基云图分割技术
2
作者 翟坤宁 付主木 +3 位作者 王秀菊 朱海兵 卫健行 常君锐 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第14期5737-5744,共8页
云在地球的大气运动中扮演着重要的角色,精准分割地基云图对天气预报精度的提升起着至关重要的作用。针对现有开源云图数据集数据质量不一、数据量低、拍摄角度不同等问题,通过人工标注和迁移学习的方法构建了带标签的标准地基云图数据... 云在地球的大气运动中扮演着重要的角色,精准分割地基云图对天气预报精度的提升起着至关重要的作用。针对现有开源云图数据集数据质量不一、数据量低、拍摄角度不同等问题,通过人工标注和迁移学习的方法构建了带标签的标准地基云图数据集(Cloud-GT),利用颜色通道分量阈值分割法剔除太阳光干扰,并在此基础上提出了一种基于改进U2Net的地基云图分割技术。该模型在特征提取单元中引入了通道注意力模块和深度可分离卷积模块,在提高网络内部对地基云图有效特征提取的同时极大减少了网络模型参数。最后,将该方法与经典分割网络进行比较分析,实验结果表明,该方法的类别像素准确率、类别平均像素精度、平均交并比、交并比和F1分别达到了84.03%、90.88%、84.13%、74.12%和89.59%,与U2Net、UNet和FCN相比,其效果有了明显的提升。可见该方法不仅极大地减少了模型的参数量,还有效提高了分割的精度,为实际应用提供了可能。 展开更多
关键词 地基云图 图像分割 U2Net 注意力机制
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基于无人机冠层三维重建的田间白菜表型研究
3
作者 任添翼 彭勃 +1 位作者 袁帅 范晓飞 《农机化研究》 北大核心 2025年第10期226-232,242,共8页
植物表型研究在农业科学和植物育种领域具有重要意义,传统的人工测量效率低、精度低、重复性差且具有局限性。为了实现对白菜表型数据的高效、准确和大规模获取,提出了一种基于无人机(UAV)RGB图像的单株白菜株长、株宽和株高的高通量自... 植物表型研究在农业科学和植物育种领域具有重要意义,传统的人工测量效率低、精度低、重复性差且具有局限性。为了实现对白菜表型数据的高效、准确和大规模获取,提出了一种基于无人机(UAV)RGB图像的单株白菜株长、株宽和株高的高通量自动获取方法。利用无人机拍摄的田间白菜RGB图像,并通过运动恢复结构算法(SfM)对白菜生长场景进行三维点云的重构;通过训练点云语义分割网络,能够将白菜冠层区域从田间地块背景中分割出来;采用K-Means聚类算法提取出单株白菜点云模型,并利用轴对齐包围盒方法计算出白菜的株长、株宽和株高。将得到的白菜株长、株宽和株高与人工测量值进行比较,结果显示:所提出方法的决定系数R 2分别为0.94337、0.90554和0.92461,获得了令人满意的数据,为大白菜数字化育种的研究提供了科学、可靠的表型分析工具。这种自动化的高通量方法有利于农业科学和植物育种领域的研究和实践,为提高作物品质和增加产量提供支持。 展开更多
关键词 白菜表型 无人机RGB图像 三维点云 点云语义分割 K-MEANS聚类 轴对齐包围盒
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多模态融合的三维语义分割算法研究 被引量：2
4
作者 晁琪 赵燕东 刘圣波 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期253-267,共15页
如何高效提取稠密感知的图像特征信息以及真实三维感知的点云特征信息并充分利用其各自优势进行信息互补是提升三维目标识别的关键。本文提出了一种图像和点云融合的多模态框架用于三维语义分割任务。图像与点云特征提取分支相互独立,... 如何高效提取稠密感知的图像特征信息以及真实三维感知的点云特征信息并充分利用其各自优势进行信息互补是提升三维目标识别的关键。本文提出了一种图像和点云融合的多模态框架用于三维语义分割任务。图像与点云特征提取分支相互独立,设计深度估计融合网络用于图像分支,将稠密感知的图像语义信息与真值显式监督的深度特征信息有效融合,对点云的无序及稀疏性进行补偿。并改进体素特征提取方法,减少点云体素化带来的信息损失。图像、点云分支提取多尺度特征后通过动态特征融合模块提升网络对关键特征的提取能力,更有效的获取全局特征。同时本文提出点级的多模态融合数据增强策略,提升样本多样性的同时有效缓解样本不均衡问题。在Pandaset公开数据集上进行对比实验,本文的多模态融合框架展现出更优的性能和更强的鲁棒性,尤其在小样本小目标上性能提升更为明显。 展开更多
关键词 图像点云融合 深度估计融合 体素特征 语义分割 数据增强
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基于改进Res-UNet的昼夜地基云图分割网络 被引量：1
5
作者 王铂越 李英祥 钟剑丹 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期1310-1316,共7页
针对昼夜地基云图在分割中细节信息丢失、分割精度低等问题,提出一种基于改进Res-UNet(Residual network-UNetwork)的昼夜地基云图分割网络CloudRes-UNet(Cloud ResNet-UNetwork),整体采用编码器-解码器的网络结构。首先,编码器使用ResN... 针对昼夜地基云图在分割中细节信息丢失、分割精度低等问题,提出一种基于改进Res-UNet(Residual network-UNetwork)的昼夜地基云图分割网络CloudRes-UNet(Cloud ResNet-UNetwork),整体采用编码器-解码器的网络结构。首先,编码器使用ResNet50提取特征,增强特征提取能力;其次,设计多级特征提取(Multi-Stage)模块,该模块结合分组卷积、膨胀卷积和通道打乱这3种技巧,获取高强度语义信息;再次,加入高效通道注意力(ECA‑Net)模块,在通道维度上聚焦重要信息,加强对地基云图中云区域的关注,提高分割精度;最后,解码器使用双线性插值对特征进行上采样,提高分割图像的清晰度并减少目标和位置信息丢失。实验结果表明,与当前基于深度学习表现较好的地基云图分割网络(Cloud-UNet)相比,CloudRes-UNet在昼夜地基云图分割数据集上的分割准确率提升了1.5个百分点,平均交并比(MIoU)上升了1.4个百分点,更准确地获取了云量信息,对天气预报、气候研究和光伏发电等方面具有积极意义。 展开更多
关键词 地基云图 语义分割 深度学习 高效通道注意力网络 ResNet50 Res-UNet
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基于多尺度特征的地基云图分类检测算法 被引量：3
6
作者 孙继飞 贾克斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期305-310,共6页
地基云的自动识别方法和技术为气象分析中的云状识别和云量估计任务提供了重要的手段和依据。然而,对这两种任务的研究往往独立,互不相干,导致地基云图的分类与分割技术无法有效地结合使用。特别是当云图中出现多类云状时,现有技术难以... 地基云的自动识别方法和技术为气象分析中的云状识别和云量估计任务提供了重要的手段和依据。然而,对这两种任务的研究往往独立,互不相干,导致地基云图的分类与分割技术无法有效地结合使用。特别是当云图中出现多类云状时,现有技术难以按不同云类分别划分区域并进行云量计算。为了解决这一问题,提出用基于深度学习的语义分割方法实现对地基云图的按类分割。首先,构建了地基云图语义分割数据集GBCSS,该数据集包含3000幅云图,共计11个类别。在此基础上,提出了一种基于U型神经网络的改进方案UNet-PPM作为地基云图语义分割模型。为了增强网络对云的轮廓特征提取能力,引入了金字塔池化模块。该模块提取并聚合了不同尺度的图像特征,提升了网络获取全局信息的能力。最后,将设计的网络在GBCSS上进行了训练以及评估,其在测试集上达到了91.5%的像素准确率。与U-Net相比,UNet-PPM在像素准确率上有5.4%的提升,表明该网络对云的轮廓特征提取的能力更强,以及语义分割应用在地基云图中的可行性。 展开更多
关键词 地基云图 语义分割 云图数据集 全卷积网络 金字塔池化模块
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基于三维激光扫描的立体图像层次化分割方法
7
作者 宗敏 吴瑜 陈思雨 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第11期128-132,共5页
针对现阶段立体图像层次化分割效果不佳的问题,提出基于三维激光扫描的立体图像层次化分割方法。首先,基于三维激光扫描仪采集立体图像三维激光点云数据;其次,标定立体图像像素点和三维激光点云数据的对应关系;最后,通过OTSU多阈值分割... 针对现阶段立体图像层次化分割效果不佳的问题,提出基于三维激光扫描的立体图像层次化分割方法。首先,基于三维激光扫描仪采集立体图像三维激光点云数据;其次,标定立体图像像素点和三维激光点云数据的对应关系;最后,通过OTSU多阈值分割方法实现立体图像层次化分割。实验结果表明,所提方法的平均交并比在83.6%~92.5%之间,立体图像层次化分割精度高、效果好、更适合于实际应用。 展开更多
关键词 激光点云数据 立体图像 层次化分割 OTSU多阈值分割方法 三维激光扫描仪
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基于视觉传达技术的激光雷达遥感图像缺陷分割模型
8
作者 农琳琳 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第9期177-182,共6页
随着遥感技术的发展,激光雷达遥感图像在各个领域的应用越来越广泛。然而,这些图像中常常存在各种缺陷,如噪声、失真、遮挡等,这些缺陷的存在会对图像的分析和应用造成不良影响。因此,对激光雷达遥感图像实施缺陷分割是必要的。本研究... 随着遥感技术的发展,激光雷达遥感图像在各个领域的应用越来越广泛。然而,这些图像中常常存在各种缺陷,如噪声、失真、遮挡等,这些缺陷的存在会对图像的分析和应用造成不良影响。因此,对激光雷达遥感图像实施缺陷分割是必要的。本研究旨在开发基于视觉传达技术的激光雷达遥感图像缺陷分割模型,以提高遥感图像处理的准确性和可靠性。应用双边滤波函数实施激光雷达遥感图像的离散点云去噪,在去噪的同时很好地保留点云的曲面几何特征。基于视觉传达技术中的图像增强技术实施激光雷达遥感图像增强处理,以提高遥感图像中视觉信息的理解性与可读性,选用的图像增强技术为局部对比度增强变分模型。设计融合注意力机制的语义分割网络作为遥感图像缺陷分割模型,实现激光雷达遥感图像缺陷分割。实验测试结果表明,设计模型的mPA较高,整体高于95%,随着测试数据量的增长,设计模型的mPA没有出现显著下降。设计模型对于不同地形场景的MIoU均较高,对于复杂的地形场景也能保持较高的MIoU,鲁棒性较强。 展开更多
关键词 视觉传达技术 点云去噪 激光雷达遥感图像 注意力机制 缺陷分割模型
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激光点云数据和图像分割相融合的目标实时定位方法
9
作者 吴晓庆 梁国 《激光杂志》 CAS 北大核心 2024年第10期240-244,共5页
传统目标实时定位方法,在目标图像特征信息的提取上缺乏一定深度,导致定位偏差较大。因此,提出激光点云数据和图像分割相融合的目标实时定位方法。根据激光点云数据特性通过点云下采样、半径滤波器去噪等对数据进行处理,对定位目标的图... 传统目标实时定位方法,在目标图像特征信息的提取上缺乏一定深度,导致定位偏差较大。因此,提出激光点云数据和图像分割相融合的目标实时定位方法。根据激光点云数据特性通过点云下采样、半径滤波器去噪等对数据进行处理,对定位目标的图像进行对称分割,将具有相似属性的特征聚类成簇,深度提取定位目标特征,采用时间索引根据提取的定位目标特征进行图像匹配,并使用基于密度的DBSCAN算法,聚类定位目标的坐标匹配数据,形成聚类的三维点集,将三维点集转换后得到定位实时坐标,对目标进行实时定位。实验结果表明,该方法在实时定位过程中偏差较小,误差在2.0%以内,具有有效性。 展开更多
关键词 激光点云数据 图像分割 目标实时定位 目标特征 时间索引 半径滤波器
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采用局部分形的高效图像分割方法在红外云图处理中的应用 被引量：11
10
作者 刘洋 田小建 +1 位作者 王晴 高博 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1367-1374,共8页
针对已有的基于分形维数的图像分割算法难以快速计算一个小区域的分形维数,计算复杂,效率低的问题,通过分析云的分形特征,提出一种采用局部分形维数的方法对红外云彩图像进行分割。首先,提出了一种高效算法来计算一段区间内的分形维数,... 针对已有的基于分形维数的图像分割算法难以快速计算一个小区域的分形维数,计算复杂,效率低的问题,通过分析云的分形特征,提出一种采用局部分形维数的方法对红外云彩图像进行分割。首先,提出了一种高效算法来计算一段区间内的分形维数,使用树状数组作为数据结构,利用已经计算出来的信息,在O(log N)的时间内得到结果;然后,通过计算云图每个水平线的分形维数,将分形维数超过一定阈值的区域确定为云彩区域;最后,将每条水平线的高维数区间结合在一起得出整个分割结果。实验结果表明,该方法解决了传统的分形维数算法在大量计算维数时算法复杂度高、计算时间长的问题,对于640pixel×480pixel的大型图像计算时间<0.1s;同时该算法能够有效地将云彩和其他人工遮挡物以及背景光线变化和局部噪声区分开,取得满意的处理效果。 展开更多
关键词 分形维数 图像分割 红外云图 树状数组
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基于轮廓分割的草莓叶片三维建模 被引量：8
11
作者 张雪 郭彩玲 +2 位作者 宗泽 张伟洁 刘刚 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第S1期206-211,共6页
为精确构建原位草莓植株三维空间结构,以高架栽培模式生长环境下的草莓植株为研究对象,提出了一种基于多源图像轮廓分割的草莓植株结构形态三维重建算法。通过改进的多源图像融合算法,建立多源图像映射关系,融合预处理后的多源信息得到... 为精确构建原位草莓植株三维空间结构,以高架栽培模式生长环境下的草莓植株为研究对象,提出了一种基于多源图像轮廓分割的草莓植株结构形态三维重建算法。通过改进的多源图像融合算法,建立多源图像映射关系,融合预处理后的多源信息得到待分割强度图;计算待分割强度图矢量场卷积的局部中心,选出多目标的初始轮廓控制点,将参数的活动轮廓模型应用于待分割强度图像进行叶片的分割;采用标记的方法将分割轮廓映射至距离点云集,设计以单个叶片为单位的平面拟合选择机制,最终完成草莓三维模型的重建及显示。为验证该算法的有效性,将三维重建后的有效叶片数,平均单叶长度及叶片距离差作为评价指标,实验结果表明,有效叶片数正确率为85.6%,平均单叶长度模型正确计算率为88.4%,叶片距离差正确计算率为82.4%,研究结果可应用于原位草莓植株的空间位置测量,可为农业机器人局部视觉场景中植株空间结构的构建提供参考。 展开更多
关键词 图像采集 图像分割 农作物 多源信息 点云聚类 三维建模
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基于影像分割技术的LIDAR数据建筑物边缘提取 被引量：10
12
作者 马文 岳建平 曹爽 《地理与地理信息科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2010年第4期57-59,63,共4页
提出一种基于影像分割技术的LIDAR数据建筑物边缘提取方法,将LIDAR点云数据转化为DSM影像,采用改进的动态阈值分割算法对DSM影像进行分割,并将得到的图像进行边缘提取。试验表明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LIDAR点云数据中提取建... 提出一种基于影像分割技术的LIDAR数据建筑物边缘提取方法,将LIDAR点云数据转化为DSM影像,采用改进的动态阈值分割算法对DSM影像进行分割,并将得到的图像进行边缘提取。试验表明,该方法不需要其他辅助数据,可以从LIDAR点云数据中提取建筑物边缘,为进一步的建筑物三维重建奠定基础。 展开更多
关键词 LIDAR点云数据 DSM影像 影像分割 边缘提取
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基于FY-2C气象卫星云图的台风分割方法的研究 被引量：10
13
作者 王虹 余建波 +3 位作者 陈明明 刘嵩鹤 关爱贤 童水兵 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第20期188-191,214,共5页
在利用FY-2C气象卫星云图进行台风中心自动定位与跟踪的研究中,台风云系的分割是处理中关键的一步。结合台风主体云系具有灰度值较高、面积较大、活动范围有限和像素集中的特点,综合采用阈值法、数学形态学法和数理统计等方法,对FY-2C... 在利用FY-2C气象卫星云图进行台风中心自动定位与跟踪的研究中,台风云系的分割是处理中关键的一步。结合台风主体云系具有灰度值较高、面积较大、活动范围有限和像素集中的特点,综合采用阈值法、数学形态学法和数理统计等方法,对FY-2C气象卫星云图中的红外一通道兰勃托原始投影云图中的台风分割进行了研究,取得了满意的效果。 展开更多
关键词 卫星云图 台风分割 台风密蔽云区
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薄云薄雾影响下目标影像自适应增强 被引量：5
14
作者 黄峰 周旋 +1 位作者 周树道 朱福萌 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期324-327,共4页
卫星图像在拍摄过程中,由于云雾等因素影响,导致影像的亮度增加,目标影像对比度和分辨率下降。针对薄云薄雾对卫星图像的影响,提出目标影像的自适应增强算法。实验表明,该算法具有较强的自适应性,提高了薄云薄雾影响下的目标影像的对比... 卫星图像在拍摄过程中,由于云雾等因素影响,导致影像的亮度增加,目标影像对比度和分辨率下降。针对薄云薄雾对卫星图像的影响,提出目标影像的自适应增强算法。实验表明,该算法具有较强的自适应性,提高了薄云薄雾影响下的目标影像的对比度,恢复了该区域的亮度,同时,保持了薄云薄雾影响弱的区域的对比度和亮度,达到了目标影像自适应增强的目的。 展开更多
关键词 自适应 小波变换 图像增强
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自动驾驶中图像与点云融合方法研究综述 被引量：11
15
作者 马建红 王稀瑶 +1 位作者 陈永霞 林楠 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2022年第6期24-33,共10页
在自动驾驶领域,不同类型传感器的优势互补可以为自动驾驶系统提供准确、可靠的环境感知,且基于视觉的感知系统可以利用低成本获得高性能。聚焦于自动驾驶系统中使用最多的摄像头与激光雷达组合,在对现有图像与点云融合文献研究的基础上... 在自动驾驶领域,不同类型传感器的优势互补可以为自动驾驶系统提供准确、可靠的环境感知,且基于视觉的感知系统可以利用低成本获得高性能。聚焦于自动驾驶系统中使用最多的摄像头与激光雷达组合,在对现有图像与点云融合文献研究的基础上,首先回顾了近年来使用传统算法对图像与点云进行融合的方法;其次围绕目标检测、多目标跟踪以及语义分割等使用融合方法处理任务的主题,对图像与点云融合方法进行综述,分析对比了各类方法的特点以及不同模型的性能,并指出其优势与不足;最后指出了自动驾驶中图像与点云融合所面临的挑战,并对未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 图像与点云融合 目标检测 多目标跟踪 语义分割
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应用卷积神经网络的遥感图像云层自主检测 被引量：5
16
作者 吴云华 张泽中 +1 位作者 华冰 陈志明 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第12期27-34,共8页
为实现遥感卫星对遥感图像的自主云层判别能力,提升目标自主识别的效率,避免云层覆盖面积较大的遥感图像丢失关键的目标信息而给后续算法处理带来不必要的计算资源浪费,提出一种基于卷积神经网络的云层自主检测方法,实现遥感图像云层的... 为实现遥感卫星对遥感图像的自主云层判别能力,提升目标自主识别的效率,避免云层覆盖面积较大的遥感图像丢失关键的目标信息而给后续算法处理带来不必要的计算资源浪费,提出一种基于卷积神经网络的云层自主检测方法,实现遥感图像云层的自主检测,达到了较高的检测精度.首先,根据遥感图像的特性建立卷积神经网络.然后,使用大量人工标识的遥感图像完成云层检测网络训练,使其达到预期检测精度.最后,在卫星在轨运行阶段,将所拍摄的遥感图像根据尺寸划分为若干个子图,并通过训练完成的卷积神经网络对子图是否被云层覆盖进行分类预测.综合所有子图的预测结果给出整幅遥感图像的云层覆盖占比.结果表明:以Landsat卫星遥感图像为测试对象,该方法可以实现有云层覆盖检测正确率为95.3%,无云层覆盖检测精度为97.8%,误判率为2.58%,漏判率为0.90%,综合精度为97.9%;由于使用了卷积神经网络和并行计算技术,该方法基本满足实时性需求,提高了算法的自主性与鲁棒性,为基于遥感图像的在轨实时应用奠定了基础. 展开更多
关键词 遥感图像 云检测 卷积神经网络 图像分割 迁移学习
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图割模型在卫星云图云检测中的应用 被引量：5
17
作者 费文龙 吕红 韦志辉 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2012年第4期502-507,共6页
提出一种基于图割模型的卫星云图云检测方法。利用FY-2C卫星云图的长波红外通道和可见光通道的云图提取了10个灰度特征和80个Gabor纹理特征,再用主成分分析方法(principal component analysis,PCA)降维到9个主成分。将这9个主成分构成... 提出一种基于图割模型的卫星云图云检测方法。利用FY-2C卫星云图的长波红外通道和可见光通道的云图提取了10个灰度特征和80个Gabor纹理特征,再用主成分分析方法(principal component analysis,PCA)降维到9个主成分。将这9个主成分构成的特征作为每个像素的特征,建立相似度矩阵,再利用改进的Normalized Cuts模型进行分割,将云图分成了晴空区域和有云区域。与地面观测结果相比,平均一致率达到86.51%,表明将Gabor纹理特征和灰度特征相结合并利用改进的Normalized Cuts模型对卫星云图云检测有比较好的效果。 展开更多
关键词 Normalized CUTS 图像分割 GABOR纹理特征 云检测
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基于云的过渡区提取与图像分割算法 被引量：4
18
作者 薛丽霞 汪林林 王佐成 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期163-167,共5页
提出了一种基于云的图像过渡区提取算法.该方法利用区域生长算法提取目标内部灰度同质性及相似性最高的区域作为云核,结合云发生器,对图像进行云化处理.通过相邻云之间的逻辑运算生成边界云,提取边界云的数字特征,利用边界云的熵来确定... 提出了一种基于云的图像过渡区提取算法.该方法利用区域生长算法提取目标内部灰度同质性及相似性最高的区域作为云核,结合云发生器,对图像进行云化处理.通过相邻云之间的逻辑运算生成边界云,提取边界云的数字特征,利用边界云的熵来确定过渡区的两端极值.在此基础上,采用过渡区象素的直方图峰值对应灰度作为分割阈值并进行图像划分.试验结果表明,该算法在能取得较好分割效果. 展开更多
关键词 过渡区 云模型 图像分割 数字特征
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局部聚类分析的FCN-CNN云图分割方法 被引量：11
19
作者 毋立芳 贺娇瑜 +2 位作者 简萌 邹蕴真 赵铁松 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期1049-1059,共11页
空气中的尘埃、污染物及气溶胶粒子的存在严重影响了大气预测的有效性,毫米波雷达云图的有效分割成为解决这一问题的关键.提出了一种基于超像素分析的全卷积神经网路FCN和深度卷积神经网络CNN(FCNCNN)的云图分割方法.首先通过超像素分... 空气中的尘埃、污染物及气溶胶粒子的存在严重影响了大气预测的有效性,毫米波雷达云图的有效分割成为解决这一问题的关键.提出了一种基于超像素分析的全卷积神经网路FCN和深度卷积神经网络CNN(FCNCNN)的云图分割方法.首先通过超像素分析对云图每个像素点的近邻域实现相应的聚类,同时将云图输入到不同步长的全卷积神经网络FCN 32s和FCN 8s中实现云图的预分割;FCN 32s预测结果中的"非云"区域一定是云图中的部分"非云"区域,FCN 8s预测结果中的"云"区域一定是云图中的部分"云"区域;余下的不确定的区域通过深度卷积神经网络CNN进行进一步分析.为提高效率,FCN-CNN选取了不确定区域中超像素的几个关键像素来代表超像素区域的特征,通过CNN网络来判断关键像素是"云"或者是"非云".实验结果表明,FCN-CNN的精度与MR-CNN、SP-CNN相当,但是速度相比于MR-CNN提高了880倍,相比于SP-CNN提高了1.657倍. 展开更多
关键词 云图像 超像素 全卷积神经网络 卷积神经网络 图像分割
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人体表面点云数据的拓扑特征检测与自动分割 被引量：5
20
作者 吕方梅 习俊通 马登哲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第6期196-198,224,共4页
对标准站立测量姿态下的人体表面点云数据的拓扑特征检测与自动分割进行了研究,提出基于全景深度图像表示的人体点云表面拓扑特征检测和自动分割新方法。首先把人体表面的点云数据转换为圆柱极坐标形式,获得人体扫描表面的全景深度图像... 对标准站立测量姿态下的人体表面点云数据的拓扑特征检测与自动分割进行了研究,提出基于全景深度图像表示的人体点云表面拓扑特征检测和自动分割新方法。首先把人体表面的点云数据转换为圆柱极坐标形式,获得人体扫描表面的全景深度图像表示,根据全景深度图像中的层次信息自动检测人体表面的拓扑特征,并根据拓扑特征把人体分割成5个功能结构。实验证明这种方法改进了人体表面点云数据的拓扑特征检测和自动分割的效率和精度。 展开更多
关键词 点云 人体表面 全景深度图像 自动分割
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