| 基于深度学习的建筑物识别 |
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| 引用本文： | 邓瑞,林金朝,杨宏志.基于深度学习的建筑物识别[J].重庆工商大学学报(自然科学版),2019,36(4):17-22. |
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| 作者姓名： | 邓瑞 林金朝 杨宏志 |
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| 作者单位： | 重庆邮电大学 通信与信息工程学院, 重庆 400065 |
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| 摘 要： | 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。
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| 关 键 词： | 深度学习 建筑物识别 城市化 |
Building Identification Based on Deep Learning |
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| DENG Rui,LIN Jin-zhao,YANG Hong-zhi.Building Identification Based on Deep Learning[J].Journal of Chongqing Technology and Business University:Natural Science Edition,2019,36(4):17-22. |
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| Authors: | DENG Rui LIN Jin-zhao YANG Hong-zhi |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | deep learning building identification urbanization |
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