【摘 要】
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为了提高无人机影像建筑物自动提取精度,本文采用语义分割U-Net模型完成对无人机正射影像中建筑物的提取,针对目标区域数据太少等问题,使用深度迁移学习的方法在开源数据集训练U-Net模型,然后通过迁移学习对无人机正射影像中的建筑物进行提取。实验采用法国国家信息与自动化研究所(INRIA)公开的图像数据集,以验证实验方法的有效和稳定。实验结果显示,该方法从影像中提取建筑物的准确率为97.36%、精确率
【机 构】
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安徽理工大学空间信息与测绘工程学院,矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽省教育厅重点实验室
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为了提高无人机影像建筑物自动提取精度,本文采用语义分割U-Net模型完成对无人机正射影像中建筑物的提取,针对目标区域数据太少等问题,使用深度迁移学习的方法在开源数据集训练U-Net模型,然后通过迁移学习对无人机正射影像中的建筑物进行提取。实验采用法国国家信息与自动化研究所(INRIA)公开的图像数据集,以验证实验方法的有效和稳定。实验结果显示,该方法从影像中提取建筑物的准确率为97.36%、精确率为91.00%、召回率为88.51%,并且不受建筑物分布密度和类型的限制,对矩形建筑物提取效果较好。
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