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空军工程大学学报（自然科学版） 2021年第1期22卷 77-84页

作者：郭静静侯志强陈立琳蒲磊余旺盛马素刚西安邮电大学计算机学院西安710121 西安邮电大学陕西省网络数据分析与智能处理重点实验室西安710121 空军工程大学信息与导航学院西安710077

针对视觉跟踪中由于尺度变化、遮挡等复杂场景造成的跟踪失败问题,提出一种尺度长宽比自适应变化的目标尺度估计算法。该算法采用35×35个尺度因子来实现对目标的长宽比估计,为了降低运算量,通过分层尺度估计对二维尺度采样因子进行选择... 详细信息

针对视觉跟踪中由于尺度变化、遮挡等复杂场景造成的跟踪失败问题,提出一种尺度长宽比自适应变化的目标尺度估计算法。该算法采用35×35个尺度因子来实现对目标的长宽比估计,为了降低运算量,通过分层尺度估计对二维尺度采样因子进行选择,既确定了目标的最佳尺度,又提高了算法的运行速度;为了进一步提高跟踪算法的鲁棒性,使用相邻两帧之间响应向量的欧式距离作为评判模板是否更新的标准。将尺度估计和模板更新模块引入到目前3种性能出色的相关滤波算法DSST、HCF和OSA中,进行仿真验证。实验结果表明,与原始算法相比,引入模块的新算法在跟踪成功率和精度上均有显著提高,在OTB100数据集上,成功率与3种原始算法相比,分别提高了1.3%、1.4%和1.4%,精度分别提高了1.2%、1.3%和1.0%,尤其在尺度变化、目标遮挡等复杂场景下具有明显的优势。

关键词：目标尺度估计算法尺度长宽比模板更新相关滤波分层尺度估计

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基于DFCNN建筑物语义的城市功能区识别方法研究

基于DFCNN建筑物语义的城市功能区识别方法研究

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作者：包汉卿中国地质大学(北京)

学位级别：硕士

城市功能区是指用地空间,位置和功能需求相同的建筑物在城市空间上聚集的区域,它在反映社会经济、人类空间活动和城市管理方面发挥着重要作用。随着卫星遥感技术的迅速发展,高空间分辨率遥感影像能够全面探索城市的时空状态,然而传统的... 详细信息

城市功能区是指用地空间,位置和功能需求相同的建筑物在城市空间上聚集的区域,它在反映社会经济、人类空间活动和城市管理方面发挥着重要作用。随着卫星遥感技术的迅速发展,高空间分辨率遥感影像能够全面探索城市的时空状态,然而传统的识别方法仅依赖于浅层的特征无法实现复杂异构的城市功能区。近年来深度学习被广泛的应用到城市识别,并展现了它在深度特征的识别和挖掘的能力。但是图-谱结构复杂的高分辨率遥感影像仅可描述地理对象特征以及周围环境特征,无法表征城市社会经济功能和人类空间活动的能力。因此将遥感数据和社会感知数据结合来实现功能区解析是快速、准确地理解复杂城市功能格局的有效途径。针对以上问题,本文将高空间分辨率遥感影像和社会感知数据有机融合,开展了建筑物自然语义和社会功能语义的高空间分辨率遥感影像深度学习方法,自下而上,完成了从对象到功能区的转换和从浅层特征到深层语义的转换,实现了复杂城市功能区的识别,为国家政府对城市管理,规划和监督提供服务。本文的工作和成果点如下:(1)基于对象层次自下而上的影像分析思想,构建了基于深度学习建筑物语义的城市功能区识别模型。该模型充分挖掘了建筑物自然语义和社会功能语义,采用分层尺度估计的策略,一定程度上避免了尺度参数选择的盲目性和主观性,能够满足不同地物尺度的适宜性需求,不仅提高了建筑物的提取的精度,也有效提高了城市功能区识别的效率。(2)建筑物的光谱、形状和纹理存在多样性。因此针对复杂建筑物几何信息提取问题,本文考虑到深度特征对建筑物边缘信息的重要性,将深度特征图引入分割分类过程,改善了建筑物边缘识别的效果,提高了2.4%的提取精度。(3)高空间分辨率遥感影像具有更复杂的图-谱结构,深层语义可以更有效地实现城市信息的挖掘。针对地物深层语义和空间信息难以理解的问题,同时考虑到传统CNN提取特征的局限性,本文基于Inception模块设计了拥有更多更深特征的网络——基于深度特征的卷积神经网络(Deeper-Feature Convolutional Neural Network,DFCNN)。其中深度卷积模块的使用不仅增强网络的适应力,还可以扩大网络的感受视野,能够挖掘建筑物深层次的语义,在最终实现城市功能区识别上展现一定的优越性。(4)为了打破仅仅使用遥感影像在社会功能语义识别方面的局限性,本文采用了兴趣点(POI)与高空间分辨率遥感影像有机融合的策略,有效地实现建筑物自然语义和社会功能语义的互补结合,识别精度为97.42%,在城市功能区识别上展现了较好的效果。

关键词：城市功能区语义识别分层尺度估计 DFCNN POIs

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