基于多尺度特征融合的遥感影像场景分类方法

针对遥感场景影像存在类间相似性高、类内多样性大、且不同尺度下遥感影像差异大等问题,导致场景分类任务精确度受限,提出一种基于多尺度特征融合的遥感影像场景分类算法。首先利用轻量级网络MobileNetV2作为主干网络,以更少的网络参数实现更高的分类准确率。网络通过一维卷积提升输入通道,设计的多尺度特征融合模块能够捕获遥感影像的高级特征和低级特征,融合影像的多尺度特征,能够有效缓解不同尺度下遥感影像差异大的问题。通过在三个公开遥感数据集上进行实验对比,验证了所提方法的有效性。     

基于迁移学习的高分辨率遥感影像场景分类研究

对于小样本集合的遥感影像场景分类问题,采取了一种基于迁移学习的卷积神经网络高分辨率遥感影像识别方法,通过深度卷积神经网络Inception-v4在ImageNet上训练,得到预训练模型以及相应的初始化参数,随后将小样本遥感数据按比例划分注入预训练模型当中,根据样本集合特征,不断调整网络参数以便获得最佳识别分类模型.最后将本文的方法与现有的场景分类方法进行实验对比,测得该方法在UC merced land use场景影像数据集上取得97.92%的准确率,有效提高了高分影像场景分类精度.     

基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法

在对中分辨率遥感图像进行场景分类时,传统的特征提取方法无法提取全面的特征,若使用卷积神经网络进行场景分类,同一大小的卷积核无法提取尺寸大小各异的地物特征,导致分类精度降低.为了提取不同尺寸的地物特征,提高分类精度,本文提出一种基于多尺度特征融合的中分辨率遥感场景分类算法.对传统的卷积神经网络进行改进以适应中分辨率遥感数据集,并在其基础上添加多尺度池化,将连接多层次的特征图谱输入到全连接层进行分类.实验表明,多层特征融合方法提取的特征信息比单层多尺度池化方法提取的特征信息更全面,分类效果更优.与其他的传统分类方法相比,本文方法获得更好的分类结果.     

多尺度空洞卷积金字塔网络建筑物提取

为改善现有深度学习方法获取图像特征尺度单一、提取精度较低等问题,提出多尺度空洞卷积金字塔网络建筑物提取方法。多尺度空洞卷积金字塔网络以U-Net为基础模型,编码-解码阶段采用空洞卷积替换普通卷积扩大感受野,使得每个卷积层输出包含比普通卷积更大范围的特征信息,以利于获取遥感影像中建筑物特征的全局信息,金字塔池化模块结合U-Net跳跃连接结构整合多尺度的特征,以获取高分辨率全局整体信息及低分辨率局部细节信息。在WHU数据集上进行提取实验,交并比达到了91.876%,相比其他语义分割网络交并比提升4.547%～10.826%,在Inria数据集上进行泛化实验,泛化精度高于其他网络。结果表明所提出的空洞卷积金字塔网络提取精度高,泛化能力强,且在不同尺度建筑物提取上具有良好的适应性。     

采用双通道时间稠密网络的高光谱影像分类方法

针对多数高光谱影像分类方法提取信息不够充分导致分类准确率不够高的问题,提出了一种双通道时间稠密网络的高光谱影像分类方法。该方法利用时间卷积网络模型提取高光谱数据的光谱特征信息,利用稠密网络模型提取高光谱影像数据的空间信息特征,然后将两个网络各自提取到的特征进行融合,最后将融合后的特征送入Softmax分类器进行分类。在Pavia大学经典数据集上进行了仿真实验,将该方法分别同传统高光谱影像分类方法、单空间信息高光谱影像分类方法、单光谱信息分类方法进行了对比。实验结果表明,与多种经典分类方法相比,所提出的方法可以有效地从空间结构和光谱通道提取目标的特征信息,在常用的经典数据集上分类精度可达到99%分,较其他方法高出2%～3%。     

基于多尺度特征提取的图像语义分割

指出了基于深度学习的图像语义分割中,如何充分利用图像上下文信息以达到更好的分割效果,是当前图像语义分割研究的关键问题.为解决这一问题,提出了一种基于多尺度特征提取的图像语义分割方法,通过构建深层卷积神经网络,并利用不同尺度图像作为网络的输入来提取不同尺度图像的特征,最后经过特征融合得到了分割图.在公开数据集Stanford background dataset 8类数据集上进行训练和验证,实验结果达到了84.33%的准确率.实验表明:通过提取和融合多尺度特征,可以达到更好的图像语义分割效果.     

基于卷积神经网络的灾难场景图像分类

为了对灾难场景图像进行快速分析和识别,提出了一种基于多分辨率卷积神经网络和残差注意力机制(attention module)相结合的图像分类模型.首先,对灾难场景数据集进行预处理,在相同类型的条件下将其随机划分为训练集和测试集.基于改进的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),提取训练集的图像特征.使用训练集图片的特征进行训练,并且在测试集图片上实现分类测试.选取DenseNet、Xception和MobileNetV2三种模型,以灾难场景数据集(Disaster_Data_Scenes)为数据集进行实验验证.结果表明:改进的Xception和MobileNetV2网络在灾难场景数据集上进行的图像分类实验测试,比原网络精度分别提升了4.56％和3.04％.其中改进的DenseNet网络比原网络模型精度分别提升9.13％、17.88％和10.27％.可见改进的卷积神经网络模型的分类精度得到有效提高.     

基于多通道自注意力网络的遥感图像场景分类

高分辨率遥感图像场景分类广泛应用于土地监测、环境保护及城市规划等诸多领域.现有场景分类方法不能很好地结合局部纹理信息和全局语义信息,同时各通道特征之间的关系没有得到有效挖掘.因此,本文提出了一种基于多通道自注意力网络的遥感图像场景分类模型.通过卷积网络提取遥感图像的多尺度特征;随后采用特征融合单元建立多尺度特征间的局部-全局关系,基于多头自注意力机制的Inter-Channel Transformer在通道维度对融合后的特征建模,并推导特征在通道间的关系,进一步扩大全局感受野,以捕捉其语义结构信息,有效提高了网络的分类精度.在数据集AISC和SIRI-WHU上,本文所提算法的整体分类准确率(OA)分别为95.70%和94.00%,超过了当前最新的研究算法,证明了所提模型在高分辨率遥感图像场景分类任务中的有效性.     

基于改进的多通道卷积神经网络模型的图像分类方法

为了充分提取图像特征信息,同时减轻模型过拟合,提出了一种改进的多通道卷积神经网络模型。首先,利用三条卷积通道提取图像特征信息,各通道选择不同的卷积核大小,并利用小卷积核堆叠代替大卷积核的方法减少模型参数,再采用特征融合与批标准化技术对特征信息进行处理,最后输入到softmax分类器进行分类。将改进模型、单通道模型、多通道模型、传统图像分类模型用于对CIFAR-10数据集进行分类。实验结果表明,改进模型可以有效提取图像特征信息,减轻过拟合,进而提升模型的分类精度。     

顾及区域信息的卷积神经网络在影像语义分割中的应用

高分辨率遥感影像在实际应用中得到广泛使用。高分影像语义分割方法的研究具有重要实际应用价值。近来基于深度卷积网络的遥感影像标注方法表现出了比传统方法更为优越的性能;然而由于其基于固定感受野大小的上下文信息获取方法没有显式利用像素间约束关系,导致同一地物内部语义标注结果不一致。基于同一区域内部像素属于相同类别概率较大的假定,试图引入图像区域内部语义标注一致性约束,以改善现有深度卷积神经网络描述上下文信息的能力。在现有全卷积网络模型基础上,利用卷积神经网络最后一层特征,引入一个表示区域内部像素特征一致性的损失函数;将该损失函数与softmax损失函数进行联合训练,得到网络模型参数。在ISPRS(国际摄影测量与遥感学会)的Vaihingen 2D语义标注数据集上,对提出的方法进行了实验验证,实验结果表明所提方法在大多数类别上取得了较现有卷积神经网络模型更优的分类结果,总体准确率达85.18%。提出的引入区域内部像素标记一致性的全卷积网络模型,可以有效捕捉区域内部像素特征一致性的上下文信息,能有效纠正全卷积网络模型在区域内部像素分类中的冲突,获得区域一致较好的分类结果,从而改善图像的语义标注效果。     

基于两层迁移卷积神经网络的抽象图像情感识别

为弥合抽象图像底层视觉特征与高层情感语义间的鸿沟,同时缓解抽象图像情感识别所固有的小样本缺陷,将两层迁移学习策略引入传统的卷积神经网络,提出一种基于两层迁移卷积神经网络的抽象图像情感识别模型.该模型利用深度特征的层次性,首先通过大规模通用图像数据集来学习提取普适的底层图像特征;然后利用抽象图像风格分类数据集来学习提取抽象图像的专有高层语义特征;最后采用抽象图像情感识别数据集来微调整个网络.MART数据集上的实验结果表明,与传统的抽象图像情感识别方法相比,所提出的模型能够有效地提高识别精度.     

结合群组动量特征与卷积神经网络的人群行为分析研究

目的：针对现阶段人群行为分析的特征提取效果不佳,人群行为分析结果达不到视频分析的要求。方法：文中提出一种基于人群群组级别的动量特征,分别表示人群的集体性、稳定性和冲突性,然后将三组人群群组动量特征输入至卷积神经网络进行训练,最后在Violence数据集上进行人群行为分析实验。结果：实验结果表明,本文提出的群组动量特征能够在群组级别表达出人群的基本特性,这些特性在人群行为分析中能够建立可识别较高的特征,在Violence数据集上的测试结果显示,本文提出的群组动量特征能够扩展到独立场景,对于任何场景的人群行为分析都能够获得鲁棒的基础动量特征,而采用卷积神经网络进行的训练和分类,能够提升人群行为分析的精确度。结论：与传统特征及分类方法相比,本文算法在各种不同的独立场景中,将标注结果精度提升了13%左右,在视频场景人群行为分析中具有较强的实践意义。     

基于粒子群算法的多尺度反卷积特征融合的道路提取

研究基于传统FCN算法下的不同比例的多尺度特征融合对于复杂场景下道路提取准确度的提高.针对复杂的航拍道路场景,设计了针对于农田环境下的FROBIT农田道路数据集,并使用全卷积神经网络（FCN）对FROBIT农田道路数据集和Massachusetts城市道路数据集进行道路提取工作.本文基于传统的FCN的网络,对其反卷积方式进行改进,采用粒子群算法（PSO）设计了不同比例的多尺度特征融合.通过将本文提出的Multi-Scale FCN网络与传统的FCN神经网络在FROBIT数据集和Massachusetts道路数据集上进行对比实验,结果表明Multi-Scale FCN网络相比于传统的FCN神经网络在提取精度上得到了提高.      

基于多尺度特征融合的单目图像深度估计

为解决从单目图像中很难恢复出准确、有效深度信息的问题,提出一种多尺度特征融合的单目图像深度估计算法.算法采用端对端训练的卷积神经网络(CNN)结构,引入从图像编码器到解码器的跳层连接来实现在不同尺度上特征的提取和表达,设计了一种多尺度的损失函数来提升卷积神经网络的训练效果.通过在NYU Depth V2室内场景深度数据集和KITTI室外场景深度数据集上的训练、验证和测试,实验结果表明:提出的多尺度特征融合方法得到的深度图边缘清晰、层次分明,且在室内场景和室外场景中均能适用,具有较强的泛化性,可以适应多种实际场景的需求.     

改进残差神经网络在遥感图像分类中的应用

针对传统卷积神经网络随着深度加深而导致网络退化以及计算量大等问题,提出一种改进残差神经网络的遥感图像场景分类方法。该方法以残差网络ResNet50作为主框架,在残差结构中引入深度可分离卷积和分组卷积,减少了网络的参数量和计算量,加快模型收敛的同时也提升了分类精度。此外在网络中嵌入多尺度SE block模块对通道特征进行重校准,提取出更加重要的特征信息,进一步提升了网络的分类性能。在AID和UCMerced_Land Use两个公开数据集上的分类精度分别为91.92%和93.52%,相比常规残差网络分类精度分别提高了3.38%和10.24%,证明所提方法在遥感图像场景分类任务中的可行性和有效性。     

级联融合边缘特征的高分辨率遥感影像道路提取

针对进行高分辨率遥感影像道路提取时常出现的识别错误和提取结果断裂等问题，提出一种级联融合边缘特征和语义特征的ACEResUNet多任务融合模型。该模型通过边缘检测任务进行道路边缘特征自动化提取，将其与改进的ResUNet模型对应的卷积单元进行特征级联融合，为语义分割道路训练提供更多的决策依据，提升道路提取结果的连通性。通过在各模型特征提取单元中引入交叉压缩注意力模块，提升模型的特征提取能力，并在改进的ResUNet模型的编解码器之间添加全局多尺度特征融合模块，获取不同尺度目标地物的全文特征信息，以提升道路最终提取结果的完整性。在DeepGlobe道路数据集上的实验结果表明，该模型的道路提取精确率和交并比分别达到了0.798和0.661,相较于VNet和ResUNet等经典模型均有提升。     

基于Transformer增强卷积的膝关节磁共振影像年龄预测

年龄预测是临床医学中的一个重要课题和非常活跃的研究领域.最近，由于传统影像学检查中电离辐射的缺点，越来越多的研究使用磁共振影像进行年龄预测.本文基于膝关节MRI数据集，提出了一种新的端到端网络，结合卷积神经网络和Masked-Transformer网络互补地来提取局部特征和全局依赖，并使用一个特征聚合模块来聚合不同局部膝关节MRI切片的特征.通过整合卷积神经网络的特征图和视觉Transformer分支的特征编码，特征提取模块可以互补地提取局部和全局信息，更好地提取与年龄相关的特征.同时，该网络使用由图注意力网络组成的特征聚合模块，用于在特征级别集成不同MRI切片的局部特征，实现多切片局部特征之间的交互.大量实验表明，该方法可以在膝关节MRI年龄估计任务中达到最先进的性能.具体而言，本文方法在MRI数据集上进行了测试，该测试集包括44个年龄在12.0～25.9岁之间的膝关节MRI样本，其中五折交叉验证的最佳结果是年龄平均绝对误差为1.57±1.34岁.     

基于深度卷积神经网络和深度视频的人体行为识别

传统人体行为识别基于人工设计特征方法涉及的环节多,具有时间开销大,算法难以整体调优的缺点。以深度视频为研究对象,构建了3维卷积深度神经网络自动学习人体行为的时空特征,使用Softmax分类器进行人体行为的分类识别。实验结果表明,提出的方法能够有效提取人体行为的潜在特征,不但在MSR-Action3D数据集上能够获得与当前最好方法一致的识别效果,在UTKinect-Action3D数据集也能够获得与基准项目相当的识别效果。本方法的优势是不需要人工提取特征,特征提取和分类识别构成一个端到端的完整闭环系统,方法更加简单。同时,研究方法也验证了深度卷积神经网络模型具有良好的泛化性能,使用MSR-Action3D数据集训练的模型直接应用于UTKinect-Action3D数据集上行为的分类识别,同样获得了良好的识别效果。     

无人驾驶车辆基于语义分割方法障碍物检测

障碍物检测是无人驾驶车辆环境感知重要的组成部分,语义分割技术能够对障碍物进行像素级检测。为满足无人车系统的实时性要求和对障碍物检测精度要求,提出了一种轻量级语义分割模型。该模型构建了特征提取块,通过跳跃层结构将底层级特征与高层级特征相融合,用于提取更加细化的图像特征信息。运用深度可分离卷积代替标准卷积操作,减少了模型参数量和计算量。利用不同膨胀率的膨胀卷积以获取多尺度目标信息,在上采样时融合不同尺度的特征信息,使得语义信息更加丰富。试验结果表明:提出的轻量级语义分割模型在Cityscapes数据集和ApolloScape数据集上取得了较好的障碍物检测结果,同时也满足无人车的实时性要求。     

基于深度特征和相关滤波器的视觉目标跟踪

针对传统的相关滤波方法采用手工特征提取训练样本,限制了跟踪性能的进一步提升,在相关滤波框架下,探讨了深度神经网络VGG-16不同卷积层特征的目标跟踪效果,研究发现,从VGG-16提取的特征相对于传统手工特征具有显著优势;而在深度特征中,以第一层和第五层对目标跟踪性能的提升最为明显.以此为依据,提出了用第一层和第五层特征分别训练相关滤波器、将两者的相关响应图加权后进行目标定位.在OTB2013数据集上的实验结果表明:该方法对跟踪精度和鲁棒性均有进一步的改善.