典型文献
融合阈值分割和注意力网络的建筑阴影检测
文献摘要：
针对高分辨率高层建筑物遥感影像噪声干扰大、阴影检测困难的问题,本文提出了一种改进阈值分割和注意力残差网络结合的高层建筑物遥感影像阴影检测方法.首先,利用改进最大类间和最小类内阈值分割算法建立阈值分割模型,并基于轮廓间的连通域特性和端点位置约束关系利用欧几里得度量算法对断裂轮廓进行修补得到阴影轮廓;然后,利用生成对抗网络模型对误判数据集进行扩充;最后,对残差网络进行改进,在特征图中加入注意力机制进行全局特征融合.在不同场景下,分别与辐射模型、直方图阈值分割、彩色模型阴影检测方法,支持向量机、视觉几何群网络、Inception和残差网络分类网络进行了对比实验,本文方法综合误判率和漏检率分别为2.1％、1.5％.结果表明,本文提出的高层建筑遥感阴影检测算法能较好地完成阴影区域的分割和检测,有利于节约人力物力资源、协助工作人员进行遥感信息的解译、遥感档案建立等工作,具有实用价值.
文献关键词：
遥感图像;阴影检测;阈值分割;注意力机制;神经网络;目标检测;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
孟慧;陶为翔;吕俊杰
作者机构：
淄博市公用事业服务中心,淄博255090;正元地理信息集团股份有限公司,北京101300
文献出处：
引用格式：
[1]孟慧;陶为翔;吕俊杰-.融合阈值分割和注意力网络的建筑阴影检测)[J].计算机系统应用,2022(11):184-191
A类：
B类：
注意力网络,阴影检测,分辨率高,高层建筑物,遥感影像,噪声干扰,改进阈值,注意力残差网络,阈值分割算法,分割模型,连通域,端点,位置约束,约束关系,欧几里得,量算,修补,生成对抗网络,特征图,注意力机制,全局特征融合,同场,辐射模型,直方图,视觉几何,Inception,分类网络,误判率,漏检率,检测算法,影区,约人,人力物力,物力资源,助工,遥感信息,解译,档案建立,立等,遥感图像,目标检测
AB值：
0.360625
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