高分辨率航空遥感图像的建筑物识别

王玉琴; 尤静静; 蔡世鑫

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高分辨率航空遥感图像的建筑物识别

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目前深度学习方法的研究已在语音辨别、图像识别、信息检索等方面取得较大成果。建筑物的自动检测与识别已成为遥感图像处理范畴研究的热点。针对高分辨率航空遥感影像中的建筑物快速、精准识别的应用问题,文章提出利用深度学习方法中的快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)模型对航空遥感图像进行建筑物识别,经验证,利用Faster RCNN模型对航空遥感图像进行建筑物识别其结果可达93.7%的精准率,平均每张图像识别时间为74 ms,证明了Faster RCNN模型应用于航空遥感图像建筑物识别中的有效性及高效性。

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来源
《北京测绘》 |2023年第5期|638-642|共5页
作者
王玉琴; 尤静静; 蔡世鑫;
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作者单位

地理信息工程国家重点实验室;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类测绘遥感技术;
关键词
深度学习; 快速区域卷积神经网络(Faster RCNN)模型; 建筑物识别; 遥感图像;

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