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基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法
1
作者
何银鑫
齐华
+3 位作者
朱运权
卢自来
彭世勇
刘洋
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第8期135-140,共6页
道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。针对现有的基于阈值的车载激光点云道路标线提取方法在反射强度与点密度分布不均、道路标线与路面对比度低时提取效果较差的问题,本文提出了基于多损失融合和...
道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。针对现有的基于阈值的车载激光点云道路标线提取方法在反射强度与点密度分布不均、道路标线与路面对比度低时提取效果较差的问题,本文提出了基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法。选取典型高速公路试验样区进行道路标线提取试验,并与常规方法进行了精度对比分析。试验表明,本文方法在道路标线提取精度方面优于其他方法,有望更好地服务于自动驾驶的高精度地图开发应用。
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关键词
多损失融合
混洗注意力
车载LiDAR点云
道路标线提取
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职称材料
利用SAR影像与多光谱数据反演广域土壤湿度
被引量：
8
2
作者
李奎
张瑞
+1 位作者
段金亮
吕继超
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期134-140,共7页
针对基于主动微波遥感途径开展广域土壤湿度反演的过程中,对植被和土壤粗糙度影响难以进行有效估算的问题,该研究联合多极化雷达和原始多光谱数据源,提出一种改进的卷积神经网络(Improved Convolutional Neural Network,ICNN)方法。该...
针对基于主动微波遥感途径开展广域土壤湿度反演的过程中,对植被和土壤粗糙度影响难以进行有效估算的问题,该研究联合多极化雷达和原始多光谱数据源,提出一种改进的卷积神经网络(Improved Convolutional Neural Network,ICNN)方法。该方法采用不同尺寸的卷积核对原始变量进行一维卷积运算,自适应提取能反映测区土壤湿度时空差异的高级特征维;同时,去除了传统卷积神经网络结构中的池化层,保证提取的特征信息完整。试验结果表明,在边长超过100 km的四川盆地研究区域内,模型预测值与样本数据相关系数达到0.934,预测值偏差服从均值趋近于0的正态分布,均方根误差为1.45%,误差分布范围小于6.3%,结果具有较高的可靠性。该方法可为精准农业、旱涝灾害等领域的广域监测研究提供一定的支撑。
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关键词
多光谱
土壤湿度
模型
多极化SAR
Sentinel-1A/2A
改进的卷积神经网络
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职称材料
利用星载GNSS-R DDM反演土壤湿度可行性分析
被引量：
3
3
作者
涂晋升
张瑞
+1 位作者
洪学宝
汉牟田
《导航定位学报》
CSCD
2019年第4期105-109,117,共6页
针对目前全球卫星导航系统星载反射信号(GNSS-R)土壤湿度探测技术主要停留在地基以及机载观测研究,难以实现星载大范围探测这一难题,提出利用星载GNSS-R时延多普勒图(DDM)数据进行土壤湿度反演:首先建立了DDM信噪比(SNR)与土壤湿度数据...
针对目前全球卫星导航系统星载反射信号(GNSS-R)土壤湿度探测技术主要停留在地基以及机载观测研究,难以实现星载大范围探测这一难题,提出利用星载GNSS-R时延多普勒图(DDM)数据进行土壤湿度反演:首先建立了DDM信噪比(SNR)与土壤湿度数据相关性模型,然后利用英国技术演示卫星(UK TDS-1)的DDM以及欧洲航天局土壤湿度与海水盐度(SMOS)卫星的土壤湿度数据对模型进行了验证。结果表明,DDM SNR与土壤湿度数据具有较强的相关性:2者在植被覆盖度较高以及接近裸土的2块区域均呈现出较高的相关系数,说明利用星载GNSS-R DDM反演土壤湿度具有一定的可行性。
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关键词
全球卫星导航系统星载反射信号
土壤湿度反演
时延多普勒图
信噪比
英国技术演示卫星
土壤水分和海洋盐度卫星
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职称材料
题名
基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法
1
作者
何银鑫
齐华
朱运权
卢自来
彭世勇
刘洋
机构
四川省交通勘察设计研究院有限公司
西南交通大学地球科学与环境工程学院
高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合实验室
出处
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024年第8期135-140,共6页
基金
国家重点研发计划(2017YFB0503500)
四川省科技厅重点研发项目(2021YFS0334)
四川省交通勘察设计研究院有限公司科技项目(232022016)。
文摘
道路标线的准确提取在高级辅助驾驶系统和高精度地图的开发中具有重要意义。针对现有的基于阈值的车载激光点云道路标线提取方法在反射强度与点密度分布不均、道路标线与路面对比度低时提取效果较差的问题,本文提出了基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法。选取典型高速公路试验样区进行道路标线提取试验,并与常规方法进行了精度对比分析。试验表明,本文方法在道路标线提取精度方面优于其他方法,有望更好地服务于自动驾驶的高精度地图开发应用。
关键词
多损失融合
混洗注意力
车载LiDAR点云
道路标线提取
Keywords
multi-loss fusion
shuffle attention
mobile LiDAR point clouds
road marking extraction
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
利用SAR影像与多光谱数据反演广域土壤湿度
被引量：
8
2
作者
李奎
张瑞
段金亮
吕继超
机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
西南交通大学
高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合实验室
出处
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期134-140,共7页
基金
国家重点研发计划“地球观测与导航”领域重点专项项目(2017YFB0502700)
国家自然科学基金面上项目(41474003)
+2 种基金
国家自然科学基金青年基金项目(41601503)
中国铁路总公司科技研究开发计划重点课题(2016T002-E)
四川省科技计划项目(2018JY0564)。
文摘
针对基于主动微波遥感途径开展广域土壤湿度反演的过程中,对植被和土壤粗糙度影响难以进行有效估算的问题,该研究联合多极化雷达和原始多光谱数据源,提出一种改进的卷积神经网络(Improved Convolutional Neural Network,ICNN)方法。该方法采用不同尺寸的卷积核对原始变量进行一维卷积运算,自适应提取能反映测区土壤湿度时空差异的高级特征维;同时,去除了传统卷积神经网络结构中的池化层,保证提取的特征信息完整。试验结果表明,在边长超过100 km的四川盆地研究区域内,模型预测值与样本数据相关系数达到0.934,预测值偏差服从均值趋近于0的正态分布,均方根误差为1.45%,误差分布范围小于6.3%,结果具有较高的可靠性。该方法可为精准农业、旱涝灾害等领域的广域监测研究提供一定的支撑。
关键词
多光谱
土壤湿度
模型
多极化SAR
Sentinel-1A/2A
改进的卷积神经网络
Keywords
multispectral
soil moisture
models
multipolarization SAR
Sentinel-1A/2A
improved convolutional neural network
分类号
P237 [天文地球—摄影测量与遥感]
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职称材料
题名
利用星载GNSS-R DDM反演土壤湿度可行性分析
被引量：
3
3
作者
涂晋升
张瑞
洪学宝
汉牟田
机构
西南交通大学地球科学与环境工程学院
西南交通大学
高速铁路运营安全空间信息技术国家地方联合实验室
北京航空航天大学电子
信息
工程学院
出处
《导航定位学报》
CSCD
2019年第4期105-109,117,共6页
基金
国家重点研发计划“地球观测与导航”领域重点专项项目(2017YFB0502700)
国家自然科学基金面上项目(41474003)
+2 种基金
国家自然科学基金青年基金项目(41601503)
中国铁路总公司科技研究开发计划重点课题(2016T002-E)
四川省科技计划项目(2018JY0564)
文摘
针对目前全球卫星导航系统星载反射信号(GNSS-R)土壤湿度探测技术主要停留在地基以及机载观测研究,难以实现星载大范围探测这一难题,提出利用星载GNSS-R时延多普勒图(DDM)数据进行土壤湿度反演:首先建立了DDM信噪比(SNR)与土壤湿度数据相关性模型,然后利用英国技术演示卫星(UK TDS-1)的DDM以及欧洲航天局土壤湿度与海水盐度(SMOS)卫星的土壤湿度数据对模型进行了验证。结果表明,DDM SNR与土壤湿度数据具有较强的相关性:2者在植被覆盖度较高以及接近裸土的2块区域均呈现出较高的相关系数,说明利用星载GNSS-R DDM反演土壤湿度具有一定的可行性。
关键词
全球卫星导航系统星载反射信号
土壤湿度反演
时延多普勒图
信噪比
英国技术演示卫星
土壤水分和海洋盐度卫星
Keywords
space-borne global navigation satellite system-reflection(GNSS-R)
soil moisture retrieval
delay-doppler map(DDM)
signal-to-noise ratio(SNR)
United Kingdom technology demonstration satellite(UK TDS-1)
soil moisture and ocean salinity(SMOS)satellite
分类号
P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于多损失融合和混洗注意力的车载LiDAR点云道路标线提取方法
何银鑫
齐华
朱运权
卢自来
彭世勇
刘洋
《测绘通报》
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
利用SAR影像与多光谱数据反演广域土壤湿度
李奎
张瑞
段金亮
吕继超
《农业工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
利用星载GNSS-R DDM反演土壤湿度可行性分析
涂晋升
张瑞
洪学宝
汉牟田
《导航定位学报》
CSCD
2019
3
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职称材料
已选择
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