金飞
- 作品数：26 被引量：105H指数：6
- 供职机构：解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术交通运输工程一般工业技术更多>>
- 基于卷积神经网络的光学遥感影像道路提取方法研究进展被引量：5
- 2024年
- 随着光学遥感影像空间分辨率的提升和获取渠道的丰富,利用光学遥感影像实现地物智能解译已成为高效的技术路径。由于卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)强大的特征提取能力以及道路信息在多个领域的应用需求,基于CNN的道路提取方法成为了当前的研究热点。鉴于此,本文根据近年来的相关研究文献,对基于CNN的道路提取方法从基于形状特征的改进、基于连通性的改进、基于多尺度特征的改进和基于提取策略的改进四个方面进行归纳总结,然后描述典型道路遮挡案例,并利用经典CNN从样本标签的局限性层面对当前的技术难点进行分析与验证,最后从多源数据协同、样本库建设、弱监督模型和域适应学习四个方面对遥感影像道路提取的发展趋势进行评估和展望。
- 林雨准刘智王淑香芮杰金飞
- 关键词：卷积神经网络光学遥感影像道路提取
- 顾及形变的影像边缘ICP匹配技术被引量：1
- 2019年
- 匹配技术是遥感影像处理中的重要基础技术,影像在辐射、几何信息方面的差异,将会严重干扰影像间的相似特征匹配。本文提出了针对大差异影像的最邻近点迭代匹配算法(ICPDI)。首先改进Canny算子的参数设置方式,以便选择影像的长边缘作为影像匹配的显著特征;然后以线特征之间的距离作为影像相似性的评估标准,达到利用全局相似特征抑制局部差异的目的;最后给影像边缘附加形变函数,从而扩展ICPDI匹配技术的适用范围。通过不同差异类型遥感影像间的匹配试验,验证了本文方法的精度和适应性。
- 高力高力金飞江振治芮杰
- 应用多尺度融合策略和改进YOLOV5的道路病害无人机检测被引量：2
- 2024年
- 结合无人机和深度学习目标检测算法自动检测道路病害具有范围广、成本效益高等优势。然而,道路病害的形状和大小变化剧烈,很难完整检测它们。此外,受限于计算资源,通用的目标检测算法只适用于小尺寸影像(512像素×512像素或640像素×640像素),很难直接应用于大尺寸的无人机影像(5 472像素×3 648像素或7 952像素×5 304像素)。使用传统方法检测大尺寸影像中的多尺度目标会出现大尺寸目标切分、小尺寸目标漏检等问题。针对上述问题,本文提出了一种结合全局-局部多尺度融合策略和YOLOv5-RDD的创新解决方案。(1)构建了YOLOv5-RDD模型,在现有YOLOv5模型的基础上,设计多尺度C3(MSC3)模块和上下文特征金字塔网络(CFPN),增强了对多尺度目标的检测能力。(2)提出了一种全局-局部多尺度融合策略,利用下采样和切分手段获取大尺寸无人机影像的全局和局部信息,然后叠加全局和局部多尺度信息以获取整个大尺寸影像的多尺度信息,并采用中心非极大值抑制算法优化检测结果。(3)为验证所提方法的有效性,创建了一个专门用于无人机道路病害检测的UAV-RDD数据集。实验结果显示,与原始的YOLOv5模型相比,新模型YOLOv5-RDD在mAP上提升了5.8%,而全局-局部多尺度融合策略相比传统方法在mAP上提升了9.73%,充分证明了本文方法的有效性和优越性。
- 程传祥金飞林雨准王淑香左溪冰李军杰苏凯阳
- 关键词：无人机影像目标检测非极大值抑制
- 联合光谱和空间双尺度细节注入的遥感图像融合
- 2024年
- 设计了一种基于引导滤波增强的联合光谱尺度和空间尺度细节注入的自适应遥感图像融合方法。首先,将全色图像作为引导图像,利用引导滤波对多光谱图像分区域处理,锐化纹理丰富区域、平滑光谱丰富区域,得到增强多光谱图像。其次,利用经典成分替换法和多尺度分析法分别提取光谱尺度和空间差异的细节信息,通过互信息整合得到包含双尺度的细节图像。再次,以原始多光谱图像和亮度分量的光谱相关关系、增强光谱图像的边缘信息作为细节图像的注入约束条件,得到细节注入图像。最后,将多光谱图像与联合空间和光谱双尺度的细节注入图像相加得到融合的高分辨率多光谱图像。分别利用IKONOS、QuickBird、WorldView4和高分二号四类遥感数据进行实验,结果表明,与其他融合方法相比,所提方法在主观视觉效果和客观量化指标上均表现出良好的性能,验证了所提方法的有效性。
- 王淑香金飞林雨准芮杰左溪冰刘潇杨小兵
- 关键词：互信息遥感图像融合
- 基于纹理特征的遥感影像面状地物半自动提取技术研究
- 随着传感器技术、航空和航天平台技术、数据通信技术的发展,现代遥感技术已经进入一个能够动态、快速、准确、多手段提供多种对地观测数据的新阶段,具备了多层次、多角度、全方位和全天候的空间信息获取手段。从遥感影像中获取目标信息已...
- 金飞
- 关键词：纹理特征半自动提取
- 文献传递
- 基于纹理特征的遥感影像居民地提取技术研究
- 随着传感器技术、航空和航天平台技术、数据通信技术的发展，现代遥感技术已经进入一个能够动态、快速、准确、多手段获取多种对地观测数据的新阶段。从遥感影像中提取的空间信息已成为地理信息获取的重要途径，并广泛应用于国民经济建设以...
- 金飞
- 关键词：纹理方向纹理特征
- 文献传递
- 道路交叉口自动检测算法的研究被引量：8
- 2020年
- 针对高分辨率遥感影像道路交叉口特征不明显、检测难度大等问题,该文提出一种改进的道路交叉口自动检测算法。该算法在YOLOv3网络基础上,首先采用参数修正单元激活卷积层,使目标特征在传递过程中保留更多负信息;然后在特征提取端与特征检测端之间实现多尺度特征融合,增强目标细节特征的提取;最后将单向卷积模块改进为多通道卷积模块,对卷积模块横向拉伸后再纵向聚合。为了验证算法有效性,对常见7种类型交叉口进行测试,实验结果表明:改进后算法对复杂背景下小尺寸道路交叉口的检测效果得到明显提升,有效实现了多种类型的道路交叉口自动化检测。
- 王龙飞刘智金飞王番
- 关键词：道路交叉口多尺度融合
- 基于对数极坐标变换的遥感影像居民地提取被引量：4
- 2013年
- 本文研究基于对数极坐标变换和傅里叶变换实现全色影像居民地提取。首先对影像进行对数极坐标变换,将影像的旋转信息转换为极坐标系的行平移,然后对变换后的极坐标影像进行傅里叶变换,以傅里叶变换功率为旋转不变特征实现居民地的提取;针对提取结果的不足,采用数学形态学进行后续处理。实验表明:采用该方法可以有效提取遥感影像中的居民地。
- 金飞王番刘智芮杰
- 关键词：傅里叶变换聚类分析人机交互对数极坐标变换
- 一种双U-Net的遥感影像道路提取方法被引量：24
- 2019年
- 针对高分辨率遥感影像道路提取难度大、自动化程度低等问题,设计了一种改进U-Net的道路提取方法。该方法首先构建特征编码器为VGG16的VGGU-Net网络,并采用迁移权值方法初始化特征编码器;其次将提取的特征信息输入到另一U-Net网络,通过双网络联合训练方式提高网络的特征拟合能力;最后结合形态学和滤波算法对提取的道路数据进行后处理。实验结果表明:改进后算法对道路提取效果得到了有效的提升,在测试集上的准确率、召回率和IoU分别达到了93.56%、88.22%和83.17%。
- 金飞王龙飞刘智王番贾桂芬
- 关键词：遥感影像道路提取形态学
- 一种半稠密视差图修补的深度学习半监督方法
- 2024年
- 目前主流的匹配方法如块匹配、半全局块匹配方法等生成的视差图为半稠密状,在一些需要稠密视差图的场景无法使用,因此必须进行修补。然而传统的修补方法视差图精度有限,无法满足高精度场景需求。针对该问题提出了一种基于深度学习半监督的修补方法,该方法以传统匹配方法为基础,利用深度学习提取特征的优势,修补了视差图中的缺失区域。实验结果表明:1)基于半监督的修补方法精度远高于传统修补方法,实验中绝对终点误差和3像素误差相比于传统修补方法分别降低了33.98%和17.83%;2)虚拟场景的训练结果迁移学习至真实场景可进一步提升修补精度,绝对终点误差和3像素误差分别降低了5.17%和12.58%,而且能够加速收敛,具有重要的实用价值。
- 王淑香官恺刘智牛泽璇金飞林雨准
- 关键词：视差图
