【摘 要】
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数字城市管理发展中城市部件调查是一项重要的任务,但是城市井盖部件信息获取存在人工调绘效率低、精度难以保证等缺陷,影响城市井盖部件的及时更新。因此本文利用深度卷积神
【机 构】
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江苏师范大学地理测绘与城乡规划学院; 资源与环境信息系统国家重点实验室; 徐州市国土资源局;
【基金项目】
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国家自然科学基金(41601405);江苏省国土资源科技项目(2018054);徐州市国土资源科技项目(XZGTKJ2018001);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX18_2163)
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数字城市管理发展中城市部件调查是一项重要的任务,但是城市井盖部件信息获取存在人工调绘效率低、精度难以保证等缺陷,影响城市井盖部件的及时更新。因此本文利用深度卷积神经网络模型,通过小卷积核、尾部裁剪和保持输入大小等改进边缘检测网络(HED)并增加两层卷积运算提取目标,提出HED-C网络模型,实现了端到端的井盖部件目标检测。试验结果表明,利用HED-C模型井盖部件召回率可达96.58%,查准率可达97.93%,相较Faster R-CNN、YOLO和SSD网络模型,综合性能有了较大提高。
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