针对目前遥感影像中烤烟边缘识别效率低且识别精度低等问题,文章提出一种融合轻量化ASPP和U-Net框架的遥感影像烤烟种植区域提取模型。首先,该模型在U-Net编码层和解码层连接处加入轻量化空洞空间金字塔池化模块;其次,该模型将线性整流...针对目前遥感影像中烤烟边缘识别效率低且识别精度低等问题,文章提出一种融合轻量化ASPP和U-Net框架的遥感影像烤烟种植区域提取模型。首先,该模型在U-Net编码层和解码层连接处加入轻量化空洞空间金字塔池化模块;其次,该模型将线性整流函数(Rectified Linear Unit,ReLU)替换为ReLU6激活函数,能够在低精度计算时压缩动态范围,从而使算法更具鲁棒性;最后,该模型通过采用形态学孔洞填充构建标签图后处理算法,实现分割结果优化。为验证该模型框架的有效性和适用性,文章采用无人机遥感影像作为实验数据集,构建与传统语义分割模型的对比实验以及消融实验等。实验结果表明,通过与FCN、U-Net、SegNet和DeepLabV3+等传统语义分割算法相比较,文章提出的模型获得了较好的分割效果,其像素准确率和平均交并比分别为93.7%和84.1%。此外,该模型在保证模型精度的情况下,还能够提高模型的计算速度。展开更多
为了克服定位算法近似三角形内点测试法(approximate point-in-triangulation test,APIT)的误差影响,将接收信号强度指示器(received signal strength indicator,RSSI)测距与APIT相结合,提出了APIT算法的改进算法—RAPIT(RSSI and APIT...为了克服定位算法近似三角形内点测试法(approximate point-in-triangulation test,APIT)的误差影响,将接收信号强度指示器(received signal strength indicator,RSSI)测距与APIT相结合,提出了APIT算法的改进算法—RAPIT(RSSI and APIT)定位算法.该算法引入限定距离的概念,将引起误差的节点的位置限定在以锚节点为圆心,以限定距离为半径的圆的重叠区域内.实验证明,该算法有效减少了误差,提高了定位覆盖度.展开更多
文摘针对目前遥感影像中烤烟边缘识别效率低且识别精度低等问题,文章提出一种融合轻量化ASPP和U-Net框架的遥感影像烤烟种植区域提取模型。首先,该模型在U-Net编码层和解码层连接处加入轻量化空洞空间金字塔池化模块;其次,该模型将线性整流函数(Rectified Linear Unit,ReLU)替换为ReLU6激活函数,能够在低精度计算时压缩动态范围,从而使算法更具鲁棒性;最后,该模型通过采用形态学孔洞填充构建标签图后处理算法,实现分割结果优化。为验证该模型框架的有效性和适用性,文章采用无人机遥感影像作为实验数据集,构建与传统语义分割模型的对比实验以及消融实验等。实验结果表明,通过与FCN、U-Net、SegNet和DeepLabV3+等传统语义分割算法相比较,文章提出的模型获得了较好的分割效果,其像素准确率和平均交并比分别为93.7%和84.1%。此外,该模型在保证模型精度的情况下,还能够提高模型的计算速度。
文摘为了克服定位算法近似三角形内点测试法(approximate point-in-triangulation test,APIT)的误差影响,将接收信号强度指示器(received signal strength indicator,RSSI)测距与APIT相结合,提出了APIT算法的改进算法—RAPIT(RSSI and APIT)定位算法.该算法引入限定距离的概念,将引起误差的节点的位置限定在以锚节点为圆心,以限定距离为半径的圆的重叠区域内.实验证明,该算法有效减少了误差,提高了定位覆盖度.
