【摘 要】
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由于街景影像具有地物尺度多样化、地物界限不明确、地物光谱信息复杂等问题,造成应用统计方法、机器学习等方法对复杂度高的街景影像变化检测性能欠佳.因此提出一种结合语义分割模型和图割(GC)的街景影像变化检测方法.该方法首先采用Camvid数据集训练DeeplabV3+网络得到的迁移学习模型对两个时期的街景影像进行语义分割;然后采用GC方法实现消除天空和植被等对街景影像的影响;接着采用变化向量分析(CV
【机 构】
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昆明理工大学国土资源工程学院,云南省高校高原山区空间信息测绘技术应用工程研究中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(41961039,41961053),云南省应用基础研究计划面上项目(2018FB078),云南省高校工程中心建设计划资助课题
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由于街景影像具有地物尺度多样化、地物界限不明确、地物光谱信息复杂等问题,造成应用统计方法、机器学习等方法对复杂度高的街景影像变化检测性能欠佳.因此提出一种结合语义分割模型和图割(GC)的街景影像变化检测方法.该方法首先采用Camvid数据集训练DeeplabV3+网络得到的迁移学习模型对两个时期的街景影像进行语义分割;然后采用GC方法实现消除天空和植被等对街景影像的影响;接着采用变化向量分析(CVA)获取差异影像,最后对差异影像进行二值化和精度评价.研究结果表明,提出的方法总体精度优于大津法(OTS
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