一种结合语义分割模型和图割的街景影像变化检测方法

来源 :全球定位系统 | 被引量 : 0次 | 上传用户：RIPV2

【摘要】

：

由于街景影像具有地物尺度多样化、地物界限不明确、地物光谱信息复杂等问题,造成应用统计方法、机器学习等方法对复杂度高的街景影像变化检测性能欠佳.因此提出一种结合语义分割模型和图割(GC)的街景影像变化检测方法.该方法首先采用Camvid数据集训练DeeplabV3+网络得到的迁移学习模型对两个时期的街景影像进行语义分割;然后采用GC方法实现消除天空和植被等对街景影像的影响;接着采用变化向量分析(CV

【作者】

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李文国黄亮左小清王译著

【机构】

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昆明理工大学国土资源工程学院,云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心

【出处】

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全球定位系统

【发表日期】

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2021年01期

【关键词】

：

DeeplabV3+网络图割(GC) 变化检测迁移学习变化向量分析(CVA) DeeplabV3+network graph cuts change de

【基金项目】

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国家自然科学基金(41961039,41961053),云南省应用基础研究计划面上项目(2018FB078),云南省高校工程中心建设计划资助课题

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