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基于多源遥感数据的城市目标智能识别方法研究.杨小飞.【摘要】：最近随着经济的飞速发展,城市空间结构也得到了不断的优化。.识别城市目标及其空间分布特性,对于把握整个城市空间结构以及制定科学合理的规划具有重要意义。.现有的城市目标识别技术...
因此研究建筑物的识别对城市的发展具有一定的意义。论文首先对SQLServer2008数据库进行介绍,包括关系模型的特点、关系的规范化和数据库设计原则。接着对遥感影像实验区进行选取和描述,从光谱特征、几何特征和纹理特征对目标进行特点分析,提取出...
针对单一传感器感知维度不足、实时性差的问题,提出一种激光雷达与相机融合的城市自主车辆实时目标识别方法。建立两传感器间的坐标变换模型,实现两传感器的像素级匹配。改进yolov3-tiny算法,提高目标检测准确率。对激光雷达点进行体素网格滤波,根据点云坡度进行地面分割
论文的主要内容包括：(1)对建筑物三维重建、目标识别和参数化建模这三大领域的相关研究、技术方法作了总结回顾,指出了其存在的问题；(2)对三大技术体系作了深度解构,指出了“二元并行框架”的成因,给出了交叉的可行途径,并通过体系重构,构建了城市建筑群三维
目标检测领域，又迎来新突破。目标检测，简而言之就是检测出图像中所有感兴趣的物体，并确定它们的类别和位置，它在自动驾驶、图像理解、智慧城市等领域都有非常广泛的应用。然而，现有的基于深度学习的目标检测…
本文盘点ECCV2020与目标检测相关的研究，包含目标检测新范式、密集目标检测、点云目标检测、少样本目标检测、水下目标检测、域适应目标检测、弱监督目标检测、训练策略等，总计42篇，其中2篇Oral，6篇Spo…
本文盘点CVPR2020所有目标检测相关论文，总计64篇论文，感觉最大的特点是3D目标检测研究工作很多有21篇，尤其是工业界单位，可能是自动驾驶热带来的。2D目标检测依然很热，神经架...
目标检测在很多领域都有应用需求，包括人脸检测，行人检测，车辆检测以及遥感影像中的重要地物检测等。2.1人脸检测人脸检测是人脸识别应用中重要的一个环节，主要用于确定人脸在图像中的大小和位置，即解决“人脸在哪里”的问题，把真正的…
单就检测来说，2018年顶会出的目标检测论文也并不算少。下面是我个人就目标检测算法在深度学习领域未来研究的一些看法：1.从专注精度的FasterRCNN、RFCN相关系列，以及专注速度的YOLO系列，未来的方向更专注于精度和速度的结合，这也是过去的很多模型在SSD系列上产生的原因，主要代表有RefineDet...
论文的主要内容包括:(1)对建筑物三维重建、目标识别和参数化建模这三大领域的相关研究、技术方法作了总结回顾,指出了其存在的问题;(2)对三大技术体系作了深度解构,指出了“二元并行框架”的成因,给出了交叉的可行途径,并通过体系重构,构建了城市建筑群三维
基于多源遥感数据的城市目标智能识别方法研究.杨小飞.【摘要】：最近随着经济的飞速发展,城市空间结构也得到了不断的优化。.识别城市目标及其空间分布特性,对于把握整个城市空间结构以及制定科学合理的规划具有重要意义。.现有的城市目标识别技术...
因此研究建筑物的识别对城市的发展具有一定的意义。论文首先对SQLServer2008数据库进行介绍,包括关系模型的特点、关系的规范化和数据库设计原则。接着对遥感影像实验区进行选取和描述,从光谱特征、几何特征和纹理特征对目标进行特点分析,提取出...
针对单一传感器感知维度不足、实时性差的问题,提出一种激光雷达与相机融合的城市自主车辆实时目标识别方法。建立两传感器间的坐标变换模型,实现两传感器的像素级匹配。改进yolov3-tiny算法,提高目标检测准确率。对激光雷达点进行体素网格滤波,根据点云坡度进行地面分割
论文的主要内容包括：(1)对建筑物三维重建、目标识别和参数化建模这三大领域的相关研究、技术方法作了总结回顾,指出了其存在的问题；(2)对三大技术体系作了深度解构,指出了“二元并行框架”的成因,给出了交叉的可行途径,并通过体系重构,构建了城市建筑群三维
目标检测领域，又迎来新突破。目标检测，简而言之就是检测出图像中所有感兴趣的物体，并确定它们的类别和位置，它在自动驾驶、图像理解、智慧城市等领域都有非常广泛的应用。然而，现有的基于深度学习的目标检测…
本文盘点ECCV2020与目标检测相关的研究，包含目标检测新范式、密集目标检测、点云目标检测、少样本目标检测、水下目标检测、域适应目标检测、弱监督目标检测、训练策略等，总计42篇，其中2篇Oral，6篇Spo…
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目标检测在很多领域都有应用需求，包括人脸检测，行人检测，车辆检测以及遥感影像中的重要地物检测等。2.1人脸检测人脸检测是人脸识别应用中重要的一个环节，主要用于确定人脸在图像中的大小和位置，即解决“人脸在哪里”的问题，把真正的…
单就检测来说，2018年顶会出的目标检测论文也并不算少。下面是我个人就目标检测算法在深度学习领域未来研究的一些看法：1.从专注精度的FasterRCNN、RFCN相关系列，以及专注速度的YOLO系列，未来的方向更专注于精度和速度的结合，这也是过去的很多模型在SSD系列上产生的原因，主要代表有RefineDet...
论文的主要内容包括:(1)对建筑物三维重建、目标识别和参数化建模这三大领域的相关研究、技术方法作了总结回顾,指出了其存在的问题;(2)对三大技术体系作了深度解构,指出了“二元并行框架”的成因,给出了交叉的可行途径,并通过体系重构,构建了城市建筑群三维
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