典型文献
基于特征提取的SVM图像分类技术的无人机遥感建筑物震害识别应用研究
文献摘要：
在现有的建筑物震害信息获取途径中,相比传统的现场调查法,无人机遥感系统具有机动灵活、 快速高效等优点,目前已成为一种重要的震害信息获取手段.而在遥感图像中识别建筑物震害时,常用的人工目视解译及现有的计算机自动识别方法存在效率低下、精度不足等缺陷.结合机器学习最新进展,将基于特征提取的SVM图像分类技术应用到无人机遥感建筑物震害识别中,通过尺度不变特征转换(SIFT)提取图像特征后,再采用视觉词袋构建建筑物震害无人机遥感图像特征向量标签库,作为SVM进行图像分类的基础.并以2021年9月16日发生的四川泸县6.0级地震为例,对方法的可行性加以验证.结果表明:该方法可快速准确地从无人机遥感图像中识别出建筑物震害情况.
文献关键词：
尺度不变特征转换(SIFT);特征向量标签库;支持向量机(SVM);图像分类技术;无人机遥感;建筑物震害识别;四川泸县6.0级地震
中图分类号：
作者姓名：
张莹;郭红梅;尹文刚;赵真;鲁长江;肖本夫
作者机构：
四川省地震局,四川成都610041;武警警官学院,四川成都610213
文献出处：
引用格式：
[1]张莹;郭红梅;尹文刚;赵真;鲁长江;肖本夫-.基于特征提取的SVM图像分类技术的无人机遥感建筑物震害识别应用研究)[J].灾害学,2022(04):30-36,56
A类：
建筑物震害识别,特征向量标签库
B类：
图像分类技术,信息获取,获取途径,现场调查,无人机遥感系统,机动灵活,快速高效,遥感图像,目视解译,自动识别方法,最新进展,尺度不变特征转换,SIFT,图像特征,视觉词袋,泸县,级地震,快速准确,震害情况
AB值：
0.162411
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
