【摘 要】
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应急遥感地图在灾害响应中发挥着重要作用,可以为灾害评估和救灾决策提供强有力的支持.在传统的应急遥感制图过程中,对敏感物体的人工检索和图像编辑工具进行解密处理的效率
【机 构】
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黑龙江地理信息工程院 黑龙江 哈尔滨 150000;普兰店区自来水公司 辽宁 大连 116200;大连鹏程工程勘测设计有限公司 辽宁 大连 116200
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应急遥感地图在灾害响应中发挥着重要作用,可以为灾害评估和救灾决策提供强有力的支持.在传统的应急遥感制图过程中,对敏感物体的人工检索和图像编辑工具进行解密处理的效率不高,这与防灾救灾的高即时性要求相抵触,无法快速释放和使用.将深度学习中的目标检测模型与生成对策网络模型相结合,构建了敏感目标检测和隐藏在遥感图像中的两阶段处理模型,并以遥感映射处理飞机目标为例验证该模型.针对飞机目标的特点,采用损失函数重构,区域推荐网络候选帧优化,Mask优化算法介绍,注意力机制重构等改进方法.实验结果表明,与人工处理相比,该方法全过程的处理时间减少了50以上,可以快速,智能地检测和隐藏遥感图像中的敏感对象,并缩短了应急制图周期.
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