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全卷积神经网络下的多光谱遥感影像分割

中国图象图形学报 2020年第1期25卷 180-192页

作者：姚建华吴加敏杨勇施祖贤宁夏回族自治区遥感测绘勘查院银川750021 北京科技大学计算机与通信工程学院北京100083 材料领域知识工程北京市重点实验室北京100083

目的传统的遥感影像分割方法需要大量人工参与特征选取以及参数选择,同时浅层的机器学习算法无法取得高精度的分割结果。因此,利用卷积神经网络能够自动学习特征的特性,借鉴处理自然图像语义分割的优秀网络结构,针对遥感数据集的特点提... 详细信息

目的传统的遥感影像分割方法需要大量人工参与特征选取以及参数选择,同时浅层的机器学习算法无法取得高精度的分割结果。因此,利用卷积神经网络能够自动学习特征的特性,借鉴处理自然图像语义分割的优秀网络结构,针对遥感数据集的特点提出新的基于全卷积神经网络的遥感影像分割方法。方法针对遥感影像中目标排列紧凑、尺寸变化大的特点,提出基于金字塔池化和DUC(dense upsampling convolution)结构的全卷积神经网络。该网络结构使用改进的Dense Net作为基础网络提取影像特征,使用空间金字塔池化结构获取上下文信息,使用DUC结构进行上采样以恢复细节信息。在数据处理阶段,结合遥感知识将波段融合生成多源数据,生成植被指数和归一化水指数,增加特征。针对遥感影像尺寸较大、采用普通预测方法会出现拼接痕迹的问题,提出基于集成学习的滑动步长预测方法,对每个像素预测14次,每次预测像素都位于不同图像块的不同位置,对多次预测得到的结果进行投票。在预测结束后,使用全连接条件随机场(CRFs)对预测结果进行后处理,细化地物边界,优化分割结果。结果结合遥感知识将波段融合生成多源数据可使分割精度提高3.19%;采用基于集成学习的滑动步长预测方法可使分割精度较不使用该方法时提高1.44%;使用全连接CRFs对预测结果进行后处理可使分割精度提高1.03%。结论针对宁夏特殊地形的遥感影像语义分割问题,提出基于全卷积神经网络的新的网络结构,在此基础上采用集成学习的滑动步长预测方法,使用全连接条件随机场进行影像后处理可优化分割结果,提高遥感影像语义分割精度。

关键词：遥感影像语义分割全卷积神经网络 DUC结构空间金字塔池化上下文信息多尺度特征

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全卷积神经网络的车辆点云目标精细化检测

测绘科学 2020年第3期45卷 95-102页

作者：马得花闫宏亮青海省遥感测绘院西宁810001

针对无人驾驶技术高速发展中车辆目标的3D检测仍存在局限性的问题,该文提出了一种基于全卷积神经网络的车辆点云三维目标检测框架。进行了深度学习技术在二维图像的目标检测成熟应用的调查,将全卷积神经网络的目标检测扩展到三维点云数... 详细信息

针对无人驾驶技术高速发展中车辆目标的3D检测仍存在局限性的问题,该文提出了一种基于全卷积神经网络的车辆点云三维目标检测框架。进行了深度学习技术在二维图像的目标检测成熟应用的调查,将全卷积神经网络的目标检测扩展到三维点云数据。该算法在KITTI数据集上进行了测试,并与先前基于点云的车辆检测方法进行比较表明算法性能有着显著提高。研究结果可以应用于激光雷达点云实现车辆检测任务,从而可以较好地服务于自动驾驶。

关键词：车辆检测目标检测激光雷达点云全卷积神经网络交通测绘

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全卷积神经网络遥感影像道路提取方法

遥感信息 2018年第1期33卷 69-75页

作者：刘笑王光辉杨化超刘宇王耀中国矿业大学环境与测绘学院江苏徐州221116 国家测绘地理信息局卫星测绘应用中心北京100048

针对人工选取简单特征提取道路效果不理想以及深度神经网络隐藏层信息应用较少的现状,提出一种基于全卷积神经网络的遥感影像道路提取方法。采用初始区域获取、中心线提取、中心线校正的工作流程对资源三号影像进行道路提取。首先自动... 详细信息

针对人工选取简单特征提取道路效果不理想以及深度神经网络隐藏层信息应用较少的现状,提出一种基于全卷积神经网络的遥感影像道路提取方法。采用初始区域获取、中心线提取、中心线校正的工作流程对资源三号影像进行道路提取。首先自动标注训练样本,完成全卷积神经网络训练,借助卷积层等隐藏层提取的复杂特征获取道路区域;然后依据道路长宽比、形态学运算和格拉斯-普克(Douglas-Peucker,DP)算法完成干扰图斑滤除和断裂区域连接等工作;最后使用Zhang-Suen算法提取中心线,并利用网络首层卷积结果进行中心线校正。实验结果表明,该方法能借助自主学习的特征和网络隐藏层信息实现道路较好提取,不同实验区域中平均准确度在90%以上。

关键词：道路提取高分辨率遥感影像深度学习全卷积神经网络边缘检测

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基于深度全卷积神经网络的大田稻穗分割

农业工程学报 2018年第12期34卷 202-209页

作者：段凌凤熊雄刘谦杨万能黄成龙华中农业大学工学院武汉430070 华中科技大学武汉光电国家研究中心武汉430074 华中农业大学作物遗传改良国家重点实验室武汉430070

稻穗的准确分割是获取水稻穗部性状、实现水稻表型自动化测量的关键。该研究应用水稻图像数据集及数据增广技术,离线训练了用于稻穗分割的3个分别基于Seg Net,Deep LAB和PSPNet的全卷积神经网络。综合考虑分割性能和计算速度,优选了基于... 详细信息

稻穗的准确分割是获取水稻穗部性状、实现水稻表型自动化测量的关键。该研究应用水稻图像数据集及数据增广技术,离线训练了用于稻穗分割的3个分别基于Seg Net,Deep LAB和PSPNet的全卷积神经网络。综合考虑分割性能和计算速度,优选了基于Seg Net的网络,称为Panicle Net。在线分割阶段先将原始图像划分为子图,由Panicle Net分割子图,再拼接子图得到分割结果。比较该算法及现有作物果穗分割算法Panicle-SEG、HSeg、i2滞后阈值法及joint Seg,该算法对与训练样本同年度拍摄样本Qseg值0.76、F值0.86,不同年度样本Qseg值0.67、F值0.80,远优于次优的Panicle-SEG算法,且计算速度约为Panicle-SEG算法的35倍。该算法能克服稻穗边缘严重不规则、不同品种及生育期稻穗外观差异大、穂叶颜色混叠和复杂大田环境中光照、遮挡等因素的干扰,提升稻穗分割准确度及效率,进而服务于水稻育种栽培。

关键词：作物图像分割大田水稻稻穗分割深度学习全卷积神经网络

融合全卷积神经网络和视觉显著性的红外小目标检测

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光子学报 2020年第7期49卷 40-50页

作者：刘俊明孟卫华中国空空导弹研究院河南洛阳471009 航空制导武器航空科技重点实验室河南洛阳471009

为提高复杂背景和噪声干扰下红外小目标检测性能,提出了融合深度神经网络和视觉目标显著性的单阶段红外小目标检测算法.首先设计了基于编码器-解码器架构的轻量级全卷积神经网络对红外图像进行分割,实现背景抑制和目标增强;然后利用红... 详细信息

为提高复杂背景和噪声干扰下红外小目标检测性能,提出了融合深度神经网络和视觉目标显著性的单阶段红外小目标检测算法.首先设计了基于编码器-解码器架构的轻量级全卷积神经网络对红外图像进行分割,实现背景抑制和目标增强;然后利用红外小目标的显著性特征进一步抑制虚警;最后采用自适应阈值法分离出小目标.网络结构中通过引入多个下采样层降低计算量并增大感受野;通过引入多尺度特征提升背景抑制能力;通过引入注意力机制提升模型训练效果.在真实红外图像上的测试表明,本文算法在检测率、虚警率和运算时间等方面都优于典型红外小目标检测算法,适合进行复杂背景下的红外小目标检测.

关键词：深度学习目标检测红外全卷积神经网络多尺度特征显著性小目标

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全卷积神经网络研究综述

计算机工程与应用 2020年第1期56卷 25-37页

作者：章琳袁非牛张文睿曾夏玲江西科技师范大学数学与计算机科学学院南昌330038 上海师范大学信息与机电工程学院上海201418

近年来,全卷积神经网络发展迅猛,在多个视觉研究领域表现出了非常亮眼的成绩。重点收集了近几年的高质量文献,对其中提出的全卷积方法进行分析总结,力求让读者通过对研读,对全卷积神经网络的关键技术、研究现状和最新进展有一个比较全... 详细信息

近年来,全卷积神经网络发展迅猛,在多个视觉研究领域表现出了非常亮眼的成绩。重点收集了近几年的高质量文献,对其中提出的全卷积方法进行分析总结,力求让读者通过对研读,对全卷积神经网络的关键技术、研究现状和最新进展有一个比较全面的了解。将收集到的文献,按照研究领域的不同进行分类汇总,重点提取几个研究非常活跃的领域,详细介绍一些非常具有代表性的算法,并重点介绍了各种方法的精髓所在,同时还对近一年来的最新研究进展进行了概述。通过对大量文献的梳理研究,总结出全卷积神经网络在近几年取得的成就,分析各种方法的优缺点,根据全卷积神经网络目前还存在的一些问题,归纳出未来可能的发展方向。

关键词：全卷积神经网络卷积计算深度学习视觉研究

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全卷积神经网络应用于SAR目标检测

电讯技术 2018年第11期58卷 1244-1251页

作者：张椰朱卫纲吴戌航天工程大学研究生院北京101416 航天工程大学光电装备系北京101416 解放军62215部队青海格尔木816000

在合成孔径雷达(SAR)图像目标检测中,由于场景杂波的复杂多变,对背景杂波统计模型估计难度增加,从而导致多数检测器容易受到背景杂波的干扰。针对如何避免场景杂波对目标检测干扰的问题,提出了一种基于全卷积神经网络的SAR目标检测模型... 详细信息

在合成孔径雷达(SAR)图像目标检测中,由于场景杂波的复杂多变,对背景杂波统计模型估计难度增加,从而导致多数检测器容易受到背景杂波的干扰。针对如何避免场景杂波对目标检测干扰的问题,提出了一种基于全卷积神经网络的SAR目标检测模型。该模型将目标检测任务转化为像素分类问题,利用卷积神经网络对数据集中目标像素特征和背景杂波像素的先验信息进行自主学习,有效减少了虚警目标的数量;通过对目标及其阴影区域的联合检测,提高了目标的检测概率。对多个不同场景图像进行测试,实验结果表明提出的检测模型具有良好的检测性能和鲁棒性能,与传统恒虚警检测算法相比,在无需考虑背景杂波统计模型前提下有效降低了虚警概率。

关键词： SAR图像目标检测全卷积神经网络像素分类迁移学习

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全卷积神经网络图像语义分割方法综述

计算机工程与应用 2022年第8期58卷 45-57页

作者：张鑫姚庆安赵健金镇君冯云丛长春工业大学计算机科学与工程学院长春130102

图像语义分割是计算机视觉领域的热点研究课题,随着全卷积神经网络的迅速兴起,图像语义分割和全卷积神经网络的融合发展取得了非常卓越的成绩。通过对近年来高质量文献的收集,重点对全卷积神经网络图像语义分割方法进行总结。将收集的文... 详细信息

图像语义分割是计算机视觉领域的热点研究课题,随着全卷积神经网络的迅速兴起,图像语义分割和全卷积神经网络的融合发展取得了非常卓越的成绩。通过对近年来高质量文献的收集,重点对全卷积神经网络图像语义分割方法进行总结。将收集的文献,按照应用场景的不同,划分为经典语义分割、实时性语义分割和RGBD语义分割,对具有代表性的分割方法进行阐述。同时归纳了常用的公共数据集和性能的评价指标,并对常用数据集上的实验进行分析总结,对全卷积神经网络未来可能的研究方向进行展望。

关键词：图像语义分割计算机视觉全卷积神经网络

城市河网的低空遥感影像全卷积神经网络水质等级分类

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同济大学学报（自然科学版） 2020年第3期48卷 456-462页

作者：刘春杨怿周源周骁腾同济大学测绘与地理信息学院上海200092 北京大学大数据科学研究中心北京100871 上海同繁勘测工程科技有限公司上海200092

提出一种基于深度学习的图像像素级标注算法。通过数据预处理、数据集建立、全卷积神经网络设计和训练流程,实现水体的水质等级分类及像素级标注。使用上海市嘉定区某区域和上海市宝山区杨行镇某区域的无人机低空遥感影像对该算法进行... 详细信息

提出一种基于深度学习的图像像素级标注算法。通过数据预处理、数据集建立、全卷积神经网络设计和训练流程,实现水体的水质等级分类及像素级标注。使用上海市嘉定区某区域和上海市宝山区杨行镇某区域的无人机低空遥感影像对该算法进行了验证,平均水质等级分类精度分别达到了87.96%和77.57%。

关键词：低空遥感水质等级分类全卷积神经网络