【摘要】：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)提出了一種適用于空心村高分影像的建筑物自動檢測方法,該方法利用多尺度顯著性檢測來獲取包含建筑物信息的顯著性區(qū)域,然后通過滑動窗口獲取顯著性區(qū)域內(nèi)目標(biāo)樣本塊,再將這些樣本塊輸入訓(xùn)練好的CNN并結(jié)合SVM來實現(xiàn)分類。為檢驗方法有效性,選取高分影像進(jìn)行實驗,結(jié)果表明,顯著性檢測能夠有效地獲取主要目標(biāo),減弱其他無關(guān)目標(biāo)的影響,降低數(shù)據(jù)冗余;卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動學(xué)習(xí)高層次的特征,基于CNN對高分影像進(jìn)行建筑物檢測,分類準(zhǔn)確度可以達(dá)到97.6%,表明該方法具有較好的魯棒性和有效性。
[Abstract]:Based on convolution neural network (CNN), a building automatic detection method for hollow village high score image is proposed. The method uses multi-scale salience detection to obtain significant area containing building information. Then, the target sample blocks in the significant region are obtained by sliding window, and then the sample blocks are input into the trained CNN and the SVM is used to realize the classification. In order to verify the effectiveness of the method, the high score images are selected for the experiment. The results show that the significant detection can effectively obtain the main targets, reduce the impact of other unrelated targets, and reduce the data redundancy. Convolution neural network can automatically learn high-level features, and the classification accuracy can reach 97.6based on CNN for building detection of high-score images, which shows that this method has good robustness and effectiveness.
【作者單位】： 西南交通大學(xué)地球科學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院;四川省土地統(tǒng)征事物中心;成都理工大學(xué)地球科學(xué)學(xué)院;四川大學(xué)水利水電學(xué)院;中鐵二院工程集團(tuán)有限公司;
【基金】：“十二五”國家科技支撐計劃項目(2014BAL01B04)
【分類號】：TP183;TP751

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本文編號：2136977