王淑香
- 作品数：7 被引量：12H指数：3
- 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家重点实验室开放基金更多>>
- 相关领域：天文地球交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 应用多尺度融合策略和改进YOLOV5的道路病害无人机检测
- 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
- 基于改进的YOLOv5遥感影像飞机目标检测
- 2024年
- 针对现有目标检测算法在遥感影像飞机目标检测上存在检测速度慢、精度低、影像背景复杂、不易区分背景和目标,以及预测过程的收敛速度较慢、效率低等问题,本文在YOLOv5算法模型的基础上,采用引入注意力机制和更换损失函数两种优化策略,提升了算法对飞机目标的检测性能。在DOTA数据集上的训练结果显示,通过在YOLOv5网络结构主干部分的C3模块中引入CBAM注意力机制,算法检测性能得到显著提升。其中,模型训练结果的精确度(P)提升6%,召回率(R)提升2%,平均精度(mAP)提升2.8%;在YOLOv5预测过程中分别采用Focal EIoU和SIoU损失函数对原有CIoU损失函数进行替换,试验结果表明,改进后的算法模型回归精度显著提高,其中采用SIoU损失函数的模型优化效果最好,模型训练结果的精确度(P)提升4.3%,召回率(R)提升2%,平均精度值(mAP)提升2.7%。改进后的YOLOv5算法为实现对飞机目标的高精度实时检测提供参考。
- 黄子恒芮杰林雨准王淑香刘相云
- 关键词：目标检测损失函数
- 一种联合光谱和纹理特征的滩涂提取技术被引量：3
- 2015年
- 提出一种联合光谱和纹理特征的支持向量机分类算法,先通过计算灰度共生矩阵得到纹理影像,然后将纹理波段与光谱波段进行叠加形成一幅多波段影像,再使用支持向量机分类算法对该影像进行分类,从而得到最终的滩涂提取结果。实验结果表明,该方法对于滩涂及周边地物具有较好的分类效果。
- 赵亮王淑香李润生
- 关键词：遥感影像光谱特征纹理特征支持向量机
- 基于嵩山定标场的无人机数据快速成图应用被引量：4
- 2017年
- 无人机作为一个高效的测绘平台,越来越多地被应用到生产作业中。研究无人机数据快速成图的技术基础,基于GPU加速的同名点匹配技术,并根据嵩山定标场的测绘需求进行试验。采用无人机获取的影像16 179张,结合场内高精度地面控制点,快速处理得到嵩山定标场约50km2的高精度数字正射影像图(DOM),精度为平面点位中误差2.7cm,约0.5个像素。通过试验验证基于无人机数据快速成图的高效率和高精度,同时为后续的国产卫星、大型航测相机、无人机等定标检校提供参考。
- 王康康冯伍法王涛张艳王淑香
- 关键词：同名点匹配DOM
- 一种结合相位相关法和AKAZE算法的纹理缺乏地区影像匹配技术被引量：5
- 2017年
- 由于纹理缺乏地区影像缺少鲜明特征,特征重复性严重,使得单纯的基于特征的匹配算法很难获得唯一性较强的特征描述符,导致同名点误匹配的比率大大增加。AKAZE算法以非线性尺度空间为基础,较好地顾及了影像的纹理结构及细节信息,对纹理缺乏地区的影像匹配具有一定的应用价值。基于频域的Fourier-Mellin相位相关技术,通过对影像的频域及对极数变换,计算互功率谱可获得影像间的旋转、尺度和平移参数。因此,本文通过Fourier-Mellin变换计算影像间的几何关系,对AKAZE算法检测出的特征点进行了匹配范围的约束,初步解决了纹理缺乏地区的影像匹配问题。试验结果表明,该方法可以提高匹配的正确率及同名点对数。
- 王瑞瑞冯伍法张艳王涛于英王淑香
- 关键词：FOURIER-MELLIN变换
- 结合融合策略的光学影像道路提取技术
- 2024年
- 成像系统获取数据时一般无法兼顾空间和光谱信息,但当前的光学影像道路提取往往直接以融合后影像为数据源,聚焦网络结构、监督形式等方面的研究,未对融合效果在道路提取中的作用进行深入探索与分析。因此,本文提出了一种结合融合策略的光学影像道路提取技术。首先,以端到端的“编码—解码”网络为基本结构,并结合输入数据的类别、数量等因素进行针对性改进与设计,为后续的试验验证提供训练和测试框架;然后,立足空间信息和光谱信息的注入偏好,选取4种典型的影像融合方法,并以此为技术支持对全色影像和多光谱影像进行融合;最后,在试验部分借助2个公开数据进行了集验证,得出融合策略在道路提取中可有效提升量化评价指标的结论,同时对典型的道路重难点区域提取具有积极的正向促进作用。
- 王淑香林雨准金飞杨小兵黄子恒程传祥
- 关键词：影像融合全色影像多光谱影像道路提取卷积神经网络
- 面向深度学习密集匹配的无监督损失函数
- 2024年
- 随着深度学习的发展,监督型密集匹配网络取得了瞩目的成就。然而,密集匹配的真实标签制作困难,获取成本高,基于无监督深度学习的密集匹配方法是未来趋势。目前,面向无监督密集匹配提出了众多损失函数,但各种组合损失复杂且存在效果不明的问题。为此,本文针对密集匹配无监督损失函数开展研究,分析各类损失的精度和匹配效果,并考证组合应用的有效性。结果表明,重构相似性约束是令无监督密集匹配网络匹配精度收敛的关键项,组合使用重构损失和左右一致损失有助于无纹理、弱纹理区域匹配,在此基础上加入相对平滑损失能更好适应阴暗环境。
- 刘潇官恺金飞芮杰王淑香林雨准程传祥
- 关键词：损失函数
