基于图像信息的建筑物分布检测技术研究

来源 :南京航空航天大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:silawangyue
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对航拍图像中的建筑物进行提取是目标检测任务中的研究热点,精确地检测建筑物对于城市与农村建设的变化监测、基础设施规划、土地利用与管理等任务至关重要。但是建筑物的识别检测一直以来存在着诸多难点,例如检测模型易受背景干扰造成误检、小型建筑物容易漏检等。本文针对这些问题对基于深度学习技术的Mask-RCNN目标检测模型进行了改进。论文的主要研究内容如下:(1)针对原始卷积神经网络提取特征不充分,容易提取到背景特征而影响识别的问题,本文在Densenet网络的基础上设计了一种带有注意力机制的多尺寸组卷积网络结构。一方面利用其密集连接性质提高特征的利用率,另一方面利用多尺度组卷积在特征图上充分提取不同尺度的建筑物特征和上下文信息,并通过注意力机制抑制背景特征。(2)针对原始的复制差值上采样方式容易引入噪声的问题,本文将其替换为基于深度学习的亚像素卷积,亚像素卷积通过训练可以获得具有更多细节特征的特征图。同时针对原始网络中特征融合不充分,且容易叠加背景特征和噪声的问题,本文将特征图统一叠加后送入注意力机制,在充分融合所有特征层的特征的基础上突出了建筑物特征,抑制了噪声和背景特征。(3)针对原始RPN网络生成的小型建筑物正样本数量过少导致训练效果不佳的问题,本文在RPN网络中采用级联训练的方式,利用逐步提高的阈值获得更多高质量的小型建筑物正样本预测框。同时针对建筑物因为密集分布导致漏检的问题,本文利用Soft-NMS算法替换原始的NMS算法,使密集预测框在筛选过程得以保留。(4)针对模型中原始损失函数更关注拥有大量简单正样本的中大型建筑物,导致小型建筑物训练效果不佳的问题,本文设计了一个基于尺寸的权重系数以提高小型建筑物的损失权重。另外针对原始的Smoothl1回归损失函数无法准确对小型建筑物进行定位的问题,本文将其替换为DIo U损失函数,利用DIo U中的交并比和中心点距离等参数优化小型建筑物检测框的定位结果。(5)本文利用经过以上改进的Mask-RCNN模型,设计并实现了一套建筑物分布检测系统。该系统可以自动对航拍图像中的建筑物进行精确检测,同时将检测结果进行显示并存储。通过多组实验表明,该系统可以有效帮助用户对图像中的建筑物分布情况进行观察和分析。
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