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面向卫星遥感图像场景重建的神经辐射场方法综述
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作者 周鑫 王洋 +3 位作者 孙显 林道玉 刘俊义 付琨 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1582-1590,共9页
随着高分辨率卫星遥感图像成为认知地理空间不可或缺的重要手段,卫星遥感图像在城市建图、生态监测和导航等领域发挥着日益重要的作用,利用卫星遥感图像进行地球表面大规模3维重建成为了计算机视觉和摄影测量领域的研究热点。神经辐射场... 随着高分辨率卫星遥感图像成为认知地理空间不可或缺的重要手段,卫星遥感图像在城市建图、生态监测和导航等领域发挥着日益重要的作用,利用卫星遥感图像进行地球表面大规模3维重建成为了计算机视觉和摄影测量领域的研究热点。神经辐射场(NeRF)利用可微渲染学习场景的隐式表示,在复杂场景新视图合成任务中实现了逼真的视觉效果,并在3维场景重建和渲染领域获得了极大的关注。近期的研究主要集中在利用神经辐射场技术,从卫星遥感图像中提取场景表示及其重建。面向卫星遥感图像的神经辐射场方法主要集中在光线空间优化、场景表示优化以及模型高效训练3方面。该文全面归纳了神经辐射场技术在卫星遥感应用中的最新进展。首先介绍神经辐射场技术的基本概念及相关数据集。然后提出一个面向卫星遥感图像的神经辐射场方法分类框架,用于系统性地回顾和整理该技术在卫星遥感领域的研究进展。接着详述了神经辐射场技术在实际卫星遥感场景应用中的相关成果。最后,基于当前研究所面临的问题和挑战进行分析和讨论,同时对未来的发展趋势和研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 神经辐射场 卫星遥感图像 神经渲染 隐式表示
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基于组合优化的遥感图文检索轻量化
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作者 赵良瑾 卢宛萱 +1 位作者 于泓峰 孙显 《指挥与控制学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期146-153,共8页
针对现有基于图网络的遥感图文检索模型存在的海量参数、模型时效性低、存储空间需求大等问题,提出一种基于组合优化的遥感图文检索轻量化方法。从模型架构角度,设计基于跨阶段融合的轻量化卷积模块精简图文检索模型的参数;从数值量化角... 针对现有基于图网络的遥感图文检索模型存在的海量参数、模型时效性低、存储空间需求大等问题,提出一种基于组合优化的遥感图文检索轻量化方法。从模型架构角度,设计基于跨阶段融合的轻量化卷积模块精简图文检索模型的参数;从数值量化角度,设计图网络混合精度训练与量化推理策略提升模型推理速度。在多个遥感检索数据集上的实验结果表明,该方法在检索精度基本不下降的条件下,总参数量、浮点运算量相比于典型方法降低60%以上。 展开更多
关键词 遥感图像 图文检索 图神经网络 轻量化模型
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分布采样对齐的遥感半监督要素提取框架及轻量化方法
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作者 金极栋 卢宛萱 +1 位作者 孙显 吴一戎 《电子与信息学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期2187-2197,共11页
近年来,利用无标签数据辅助少量标签数据进行训练的遥感半监督要素提取任务被广泛研究,大多数工作采用自训练或一致性正则方法提高要素提取性能,但仍存在数据类别分布不均衡导致的不同类别准确率差异大的问题。该文提出分布采样对齐的... 近年来,利用无标签数据辅助少量标签数据进行训练的遥感半监督要素提取任务被广泛研究,大多数工作采用自训练或一致性正则方法提高要素提取性能,但仍存在数据类别分布不均衡导致的不同类别准确率差异大的问题。该文提出分布采样对齐的遥感半监督要素提取框架(FIDAS),通过获取的历史数据类别分布,在调整不同类别的训练难度的同时引导模型学习数据真实分布。具体来说,利用历史数据分布信息对各类别进行采样,增加难例类别通过阈值的概率,使模型接触到更多难例类别的特征信息。其次设计分布对齐损失,提升模型学习到的类别分布与真实数据类别分布之间的对齐程度,提高模型鲁棒性。此外,为了降低引入的Transformer模型计算量,提出图像特征块自适应聚合网络,对冗余的输入图像特征进行聚合,提升模型训练速度。该方法通过遥感要素提取数据集Potsdam上的实验,在1/32的半监督数据比例设置下,该方法相较于国际领先方法取得了4.64%的平均交并比(mIoU)提升,并在基本保持要素提取精度的同时,训练时间缩短约30%,验证了该文方法在遥感半监督要素提取任务中的高效性和性能优势。 展开更多
关键词 半监督学习 遥感图像密集要素提取 分布对齐采样 轻量化
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基于知识自蒸馏的轻量化复杂遥感图像精细分类方法 被引量:4
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作者 孙显 杨竹君 +2 位作者 李俊希 刁文辉 付琨 《指挥与控制学报》 CSCD 2021年第4期365-373,共9页
基于遥感图像开展地物要素分类和提取,是构建数字化战场环境的技术基础,面临着场景多变、类别多样、噪声干扰等挑战.经典深度学习模型结构复杂、计算量大,难以满足低性能、低功耗边缘计算环境下的实时信息处理要求.提出了一种基于知识... 基于遥感图像开展地物要素分类和提取,是构建数字化战场环境的技术基础,面临着场景多变、类别多样、噪声干扰等挑战.经典深度学习模型结构复杂、计算量大,难以满足低性能、低功耗边缘计算环境下的实时信息处理要求.提出了一种基于知识自蒸馏的轻量化复杂遥感图像精细分类方法,通过构建一步式自蒸馏框架,实现网络从高层到低层的知识迁移.同时通过金字塔池化融合不同尺度的特征信息,显著提升全局上下文信息的利用率,解决轻量化分类模型由于参数较少、复杂度低,导致场景精细分类精度低的难题.在Vaihingen等公开遥感数据集和我国高分遥感数据集上开展实验,较国际同类方法具有更优的分类性能. 展开更多
关键词 遥感图像 轻量化模型 语义分割 知识自蒸馏 金字塔池化
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一种基于风险感知策略的多节点任务调度方法 被引量:5
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作者 刘斌 赵亦玄 +2 位作者 王辉 楚涌泉 付琨 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第9期3231-3240,共10页
为解决无人机(UAV)集群任务调度时面临各节点动态、不稳定的情况,该文提出一种面向多计算节点的可尽量避免任务中断且具有容错性的任务调度方法。该方法首先为基于多计算节点构建了一个以最小化任务平均完成时间为优化目标的任务分配策... 为解决无人机(UAV)集群任务调度时面临各节点动态、不稳定的情况,该文提出一种面向多计算节点的可尽量避免任务中断且具有容错性的任务调度方法。该方法首先为基于多计算节点构建了一个以最小化任务平均完成时间为优化目标的任务分配策略;然后基于任务的完成时间和边缘计算节点的存留时间两者的概率分布,将任务计算节点上的执行风险量化成额外开销时间;最后以任务的完成时间与额外开销时间之和替换原本的完成时间,设计了风险感知的任务分配策略。在仿真环境下将该文提出的任务调度方法与3种基准调度方法进行了对比实验,实验结果表明该方法能够有效地降低任务平均响应时间、任务平均执行次数以及任务截止时间错失率。证明该文提出的方法降低了任务重调度和重新执行带来的额外开销,可实现分布式协同计算任务的调度工作,为复杂场景下的无人机集群网络提供新的技术支持。 展开更多
关键词 任务调度 任务分配 风险感知 分布式计算
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基于脚点热度图和双向连接图的遥感影像建筑物提取方法
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作者 张利利 张津铭 +2 位作者 刘雄飞 乔海浪 王宏琦 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1435-1444,共10页
目前,大多数基于深度学习的遥感影像建筑物提取方法采用语义分割的方式,对遥感影像进行二分类预测。然而,该类方法没有考虑建筑物的几何特性,难以进行精确提取。为了更精确地提取建筑物,该文引入建筑物的几何信息,提出一种基于脚点热度... 目前,大多数基于深度学习的遥感影像建筑物提取方法采用语义分割的方式,对遥感影像进行二分类预测。然而,该类方法没有考虑建筑物的几何特性,难以进行精确提取。为了更精确地提取建筑物,该文引入建筑物的几何信息,提出一种基于脚点热度图和双向连接图的建筑物轮廓提取方法。该方法为一种多分支的深度卷积网络,分别对建筑物的脚点以及脚点间的连接性进行预测。在其中一个分支中,预测建筑物的脚点热度图,并用非极大抑制算法得到建筑物的脚点像素坐标;利用另外两个分支预测脚点之间的正向连通性和反向连通性,并通过这种双向连接图对脚点间是否具有连接性进行判断,在将具有连通性的脚点进行连接后,可得到最终的建筑物轮廓。该文算法在Buildings2Vec数据集上进行了验证,结果表明该方法在遥感影像建筑物提取中具有一定的优越性。 展开更多
关键词 遥感影像 深度学习 脚点预测 双向连接图
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