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基于深度学习的高分遥感图像建筑物识别
被引量:
1
1
作者
李成范
孟令奎
刘学锋
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期375-387,共13页
该文面向高分遥感图像建筑物深度学习检测与识别的具体需求,在归纳和分析现有深度学习与建筑物提取方法的基础上,重点探讨了高分遥感图像建筑物深度学习识别方法和深度学习识别系统,并探讨了未来可能的研究方向。所提方法将为高分遥感...
该文面向高分遥感图像建筑物深度学习检测与识别的具体需求,在归纳和分析现有深度学习与建筑物提取方法的基础上,重点探讨了高分遥感图像建筑物深度学习识别方法和深度学习识别系统,并探讨了未来可能的研究方向。所提方法将为高分遥感图像深度学习目标检测中样本库和遥感数据库的建设提供参考,为利用深度学习开展多尺度、多源高分遥感建筑物检测与识别提供支持。
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关键词
建筑物识别
高分遥感图像
卷积神经网络
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数据集
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职称材料
题名
基于深度学习的高分遥感图像建筑物识别
被引量:
1
1
作者
李成范
孟令奎
刘学锋
机构
武汉大学自然资源部地理国情监测重点实验室
上海
大学
计算机工程与科学学院
上海
大学
通信与信息工程学院
出处
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第3期375-387,共13页
基金
上海市自然科学基金(No.22ZR1423200)
自然资源部地理国情监测重点实验室开放基金(No.2022NGCM12)
+1 种基金
上海市科技创新行动计划项目(No.21142202400)
东华理工大学江西省数字国土重点实验室开放课题(No.DLLJ202103)资助。
文摘
该文面向高分遥感图像建筑物深度学习检测与识别的具体需求,在归纳和分析现有深度学习与建筑物提取方法的基础上,重点探讨了高分遥感图像建筑物深度学习识别方法和深度学习识别系统,并探讨了未来可能的研究方向。所提方法将为高分遥感图像深度学习目标检测中样本库和遥感数据库的建设提供参考,为利用深度学习开展多尺度、多源高分遥感建筑物检测与识别提供支持。
关键词
建筑物识别
高分遥感图像
卷积神经网络
样本集
数据集
Keywords
building recognition
high-resolution remote sensing image
convolutional neu-ral networks(CNN)
sample data
data set
分类号
TP751.1 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的高分遥感图像建筑物识别
李成范
孟令奎
刘学锋
《应用科学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
1
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