基于Segnet网络和迁移学习的全景街区影像变化检测

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针对采用传统的方法难以提高全景街区影像变化检测精度的问题,提出了一种基于Segnet网络和迁移学习的全景街区影像变化检测方法。首先对数据集“TSUNAMI”进行预训练并对训练集进行分类归并;然后采用Segnet网络对全景街区影像进行语义分割,最后对语义分割结果进行差值运算,得到变化差异图并进行精度评价。实验选取两组全景街区影像,采用最大似然法、支持向量机方法(SVM, support vector machine)以及提出方法对这2组数据进行对比实验,第一组得到的精度分别为65.1%、72.1%和8
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以腾格里沙漠西缘流动沙丘布设的植物纤维网和土工编织袋沙障为研究对象,采用三维激光扫描技术并结合传统测量法对沙障内微地貌形态进行测算。结果表明:(1)2种沙障区蚀积深度、风蚀量和风蚀表面积均呈沿主风向逐渐增大的趋势。沙丘中线迎风侧土工编织袋沙障侵蚀深度、侵蚀量和侵蚀面表面积都比纤维网沙障大,其中侵蚀深度比后者深20%~40%,侵蚀量高于后者45%~70%。(2)2种沙障均在沙丘中南部沙障破损严重,高
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