本文主要研究内容
作者张宏鸣,王斌,韩文霆,杨江涛,蒲攀,蔚继承（2019）在《基于全卷积神经网络的灌区无人机正射影像渠系提取》一文中研究指出：为快速准确获取灌区渠系分布信息,科学调配区域农业水资源、提高水资源利用率,通过基于全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)的语义分割模型进行渠系轮廓提取。利用无人机采集正射影像并进行标注,以VGG-19网络为基础,通过多尺度特征融合的方式实现FCN-8s结构,使用Tensorflow深度学习框架构建FCN渠系提取模型;对数据集进行数据增强,分割后放入FCN模型中训练、测试。实验结果显示,针对不同复杂程度的测试区域,FCN模型的提取准确度、完整度、精度均高于支持向量机方法和改进霍夫变换方法,均值分别为95. 78%、92. 29%、89. 45%。结果表明,该方法能够实现灌区渠系轮廓的高精度提取,具有较好的泛化性和鲁棒性。
Abstract
wei kuai su zhun que huo qu guan ou qu ji fen bu xin xi ,ke xue diao pei ou yu nong ye shui zi yuan 、di gao shui zi yuan li yong lv ,tong guo ji yu quan juan ji shen jing wang lao (Fully convolutional networks,FCN)de yu yi fen ge mo xing jin hang qu ji lun kuo di qu 。li yong mo ren ji cai ji zheng she ying xiang bing jin hang biao zhu ,yi VGG-19wang lao wei ji chu ,tong guo duo che du te zheng rong ge de fang shi shi xian FCN-8sjie gou ,shi yong Tensorflowshen du xue xi kuang jia gou jian FCNqu ji di qu mo xing ;dui shu ju ji jin hang shu ju zeng jiang ,fen ge hou fang ru FCNmo xing zhong xun lian 、ce shi 。shi yan jie guo xian shi ,zhen dui bu tong fu za cheng du de ce shi ou yu ,FCNmo xing de di qu zhun que du 、wan zheng du 、jing du jun gao yu zhi chi xiang liang ji fang fa he gai jin huo fu bian huan fang fa ,jun zhi fen bie wei 95. 78%、92. 29%、89. 45%。jie guo biao ming ,gai fang fa neng gou shi xian guan ou qu ji lun kuo de gao jing du di qu ,ju you jiao hao de fan hua xing he lu bang xing 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自农业机械学报的张宏鸣,王斌,韩文霆,杨江涛,蒲攀,蔚继承，发表于刊物农业机械学报2019年06期论文，是一篇关于渠系论文,提取论文,全卷积神经网络论文,无人机论文,正射影像论文,语义分割论文,农业机械学报2019年06期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自农业机械学报2019年06期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：渠系论文; 提取论文; 全卷积神经网络论文; 无人机论文; 正射影像论文; 语义分割论文; 农业机械学报2019年06期论文;