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2.
基于深度学习的建筑物识别 总被引:1,自引:0,他引:1
针对随着城市化的快速发展,城市与城市间的辨识度越来越弱,城市地标的概念越来越热门这一现象,提出了一种基于深度学习的建筑物识别方法;使用改进的Faster R-CNN算法作为训练模型,首先,将需要识别的图片输入深度神经网络,提取出特征框图;然后,模型通过区域建议网络预测目标建筑物所在位置的区域建议,并将这些区域建议映射到特征框图上,RoI Pooling层将这些区域建议转换成固定大小的特征框图;最后使用非极大值抑制从预测边界框中移除相似的结果,得到预测边界框以及边框中目标建筑物的类别和概率;实验结果表明:在训练数据集充足的条件下,使用此方法对地标建筑物的识别率能达到90. 8%,通过与其他模型比较分析,该模型具有较好的识别效果。 相似文献
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4.
目前已在准噶尔盆地乌伦古坳陷石炭系、二叠系、三叠系和侏罗系等发现了工业油气流或油气显示,这些油气主要来源于石炭系烃源岩。但目前研究区石炭系有效烃源岩分布及生烃演化特征不清楚。笔者对比分析了研究区石炭系不同层段、不同岩性类型烃源岩的生烃潜力和热演化特征。结果表明:巴塔玛依内山组凝灰质泥岩、泥岩和姜巴斯套组炭质泥岩有机质丰度较高,有机质类型以Ⅱ2—Ⅲ型为主,处于成熟—过成熟演化阶段,具有倾气性特征。综合应用地球化学实验数据得出姜巴斯套组烃源岩都是有效气源岩,而目前钻井揭示巴塔玛依内山组烃源岩成熟度偏低,未能达到有效气源岩的标准。通过系统对比研究区与滴水泉凹陷石炭系烃源岩地球化学参数,认识到两地区具有高度相似性。可见准噶尔盆地乌伦古坳陷中南部石炭系姜巴斯套组是一套极具潜力的烃源岩,为下一步油气勘探指明方向。 相似文献
5.
深度学习的突破性发展及其在地震学领域的初步应用,为有效处理和利用地震资料提供了可能.震相拾取是地震资料处理中的基础性工作,目前已经提出了很多基于深度学习的震相拾取方法,取得了很好的效果.但是,为了满足地震学研究中处理连续地震记录的需要,尚需对方法进行进一步的改进.本研究针对性地设计了结合台阵策略,单独识别P波和S波的长时窗震相拾取深度学习模型PP(phase picker)及其训练方式,提出了具有实用性的震相拾取方法APP(array-assisted phase picker).利用阿里余震AI捕捉大赛和Hi-net数据进行测试的结果表明,模型能够有效地在连续波形上拾取体波震相并具有很好的泛化能力.通过比较该模型与其他模型(较短时窗的模型和同时识别P波、S波的模型)的拾取效果,验证了模型设计的合理性.具体的测试样例显示,该方法能够正确地处理地震密集的波形数据并能避免典型噪声的影响.将该方法运用到内蒙古地区台网的观测数据中,检测到了人工目录中98.1%的地震,地震拾取总数为人工目录数的30倍,进一步表明本研究方法具有很好的实用性. 相似文献
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8.
通过分析高分辨率遥感图像中建筑物光谱特征存在严重的"同物异谱"和"同谱异物"等情况,发现建筑物的几何特征比其光谱特征更加典型.在总结了建筑物的一些典型几何特征之后,进行了基于几何特征(面积特征、矩形拟合度特征、长宽比特征、走向特征)的建筑物提取实验,发现利用几何特征能够比较有效地提取到建筑物.由于图像分割离不开光谱特征,即建筑物几何特征的计算受到其光谱特征的影响,依据几何特征的建筑物提取结果不是非常令人满意的.高度特征是建筑物最典型的几何特征之一,因此将高度特征引入到图像分割和建筑物提取过程是提高建筑物提取精度的新方向. 相似文献
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