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基于Visvalingam-Whyatt改进算法的线要素化简
被引量：
1
1
作者
秦育罗
宋伟东
+1 位作者
张丽
孙小荣
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2021年第4期33-37,共5页
线要素化简对空间数据存储、传输和表达具有重要意义。现有方法的化简效率和空间关系维护是一个矛盾体,为提高化简效率的同时解决化简结果中线要素自相交问题,提出基于Visvalingam-Whyatt改进算法的线要素化简方法。以排序列表键值对的...
线要素化简对空间数据存储、传输和表达具有重要意义。现有方法的化简效率和空间关系维护是一个矛盾体,为提高化简效率的同时解决化简结果中线要素自相交问题,提出基于Visvalingam-Whyatt改进算法的线要素化简方法。以排序列表键值对的形式记录有效面积和节点标识,再利用给定的保留节点数重新构建线要素,在重构过程中逐点进行自相交判断,并通过前插或移除节点的方式解决自相交问题。以1∶100万比例尺的海南岛海岸线为研究对象进行化简实验,结果表明本文所提算法能够解决线要素自相交问题,且具有较高的化简效率。该方法可为其他线要素化简算法提供自相交解决思路。
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关键词
线要素化简
线要素重构
Visvalingam-Whyatt算法
自相交
节点标识
有效面积
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职称材料
复杂场景下农村道路裂缝分割方法
被引量：
6
2
作者
张晋赫
秦育罗
+2 位作者
张在岩
宋伟东
朱洪波
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第5期74-74,75-78,88,共6页
针对农村道路裂缝识别中存在训练样本数量少、场景单一、提取结果不准确等问题,本文首先依托辽宁省多年份实测道路图像数据,构建具有多种类、多场景的路面裂缝数据集(PCDs),以ResNet50为编码器、SegNet为解码器,构建路面裂缝图像识别模...
针对农村道路裂缝识别中存在训练样本数量少、场景单一、提取结果不准确等问题,本文首先依托辽宁省多年份实测道路图像数据,构建具有多种类、多场景的路面裂缝数据集(PCDs),以ResNet50为编码器、SegNet为解码器,构建路面裂缝图像识别模型Res⁃SegNet,通过增大卷积核的大小获取更丰富的裂缝信息,使用Focal Loss损失函数,令模型更专注困难样本。然后采用分块预测方法提升裂缝在图片中的占比,使图片预测更加精细。最后通过网络模型和预测方法进行对比试验。结果表明,使用Res⁃SegNet识别PCDs的测试集,在不同的场景中F值为0.691,使用Res⁃SegNet结合分块预测识别PCDs的测试集,在不同的场景中F值达0.753。
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关键词
裂缝识别
深度学习
数据集
Res⁃SegNet模型
分块预测
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职称材料
题名
基于Visvalingam-Whyatt改进算法的线要素化简
被引量：
1
1
作者
秦育罗
宋伟东
张丽
孙小荣
机构
宿迁学院建筑工程学院
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
交通时空大数据研究中心
地质环境与工程健康监测重点实验室
出处
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2021年第4期33-37,共5页
基金
国家自然科学基金(42071343)
宿迁市指导性科技计划(Z2019098
Z2020138)。
文摘
线要素化简对空间数据存储、传输和表达具有重要意义。现有方法的化简效率和空间关系维护是一个矛盾体,为提高化简效率的同时解决化简结果中线要素自相交问题,提出基于Visvalingam-Whyatt改进算法的线要素化简方法。以排序列表键值对的形式记录有效面积和节点标识,再利用给定的保留节点数重新构建线要素,在重构过程中逐点进行自相交判断,并通过前插或移除节点的方式解决自相交问题。以1∶100万比例尺的海南岛海岸线为研究对象进行化简实验,结果表明本文所提算法能够解决线要素自相交问题,且具有较高的化简效率。该方法可为其他线要素化简算法提供自相交解决思路。
关键词
线要素化简
线要素重构
Visvalingam-Whyatt算法
自相交
节点标识
有效面积
Keywords
line simplification
line reconstruction
Visvalingam-Whyatt algorithm
self intersection
node identification
effective area
分类号
P208 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
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职称材料
题名
复杂场景下农村道路裂缝分割方法
被引量：
6
2
作者
张晋赫
秦育罗
张在岩
宋伟东
朱洪波
机构
辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院
交通时空大数据研究中心
宿迁学院建筑工程学院
黑龙江科技大学矿业工程学院
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022年第5期74-74,75-78,88,共6页
基金
国家自然科学基金(42071343)
宿迁市指导性科技计划项目(Z2020138)。
文摘
针对农村道路裂缝识别中存在训练样本数量少、场景单一、提取结果不准确等问题,本文首先依托辽宁省多年份实测道路图像数据,构建具有多种类、多场景的路面裂缝数据集(PCDs),以ResNet50为编码器、SegNet为解码器,构建路面裂缝图像识别模型Res⁃SegNet,通过增大卷积核的大小获取更丰富的裂缝信息,使用Focal Loss损失函数,令模型更专注困难样本。然后采用分块预测方法提升裂缝在图片中的占比,使图片预测更加精细。最后通过网络模型和预测方法进行对比试验。结果表明,使用Res⁃SegNet识别PCDs的测试集,在不同的场景中F值为0.691,使用Res⁃SegNet结合分块预测识别PCDs的测试集,在不同的场景中F值达0.753。
关键词
裂缝识别
深度学习
数据集
Res⁃SegNet模型
分块预测
Keywords
crack detection
deep learning
dataset
Res⁃SegNet model
block prediction
分类号
P23 [天文地球—摄影测量与遥感]
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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Visvalingam-Whyatt改进算法的线要素化简
秦育罗
宋伟东
张丽
孙小荣
《海洋测绘》
CSCD
北大核心
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
复杂场景下农村道路裂缝分割方法
张晋赫
秦育罗
张在岩
宋伟东
朱洪波
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2022
6
在线阅读
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职称材料
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