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基于多源测量数据融合的城市规划大数据平台构建与精度验证研究
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作者 洪浩淳 《国外电子测量技术》 2025年第12期142-147,共6页
城市规划数字化转型中,多源测量数据整合难、融合精度低的问题制约决策科学性。本文旨在构建适配全流程处理的大数据平台,以提供高精度数据支撑。研究采用分层架构,集成标准化接入、智能预处理、卷积神经网络(Convolutional Neural Netw... 城市规划数字化转型中,多源测量数据整合难、融合精度低的问题制约决策科学性。本文旨在构建适配全流程处理的大数据平台,以提供高精度数据支撑。研究采用分层架构,集成标准化接入、智能预处理、卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)+注意力机制融合等核心功能,依托光纤输送保障数据传输效率。通过单源与多源融合对比实验,从位置测量、点云重建、时序监测3方面验证精度。结果显示,多源融合数据的平面位置测量误差范围仅为0.53~0.71 cm,点云重建误差稳定在1.28~1.63 cm,较全站仪单源测量降低31.8%,时序监测误差降至0.05~0.25 cm,较单源数据降低60%以上,且在不同城市区域的误差方差最低仅0.05 cm^(2),稳定性与一致性显著优于单源数据。该平台有效解决了多源数据兼容性不足与融合精度偏低的问题,为城市规划精细化提供了可靠技术支撑。 展开更多
关键词 城市规划平台 多源数据融合 架构设计 特征融合 精度验证
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光流估计下的移动端实时人脸检测 被引量：6
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作者 魏震宇 文畅 +1 位作者 谢凯 贺建飚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第4期1146-1150,共5页
为了提高移动设备人脸检测准确率,提出一种应用于移动设备的实时人脸检测算法。通过改进ViolaJones方法进行人脸区域快速分割,在不损失速度的情况下提高分割精度;同时应用了光流估计方法将卷积神经网络子网络在离散关键帧上的特征提取... 为了提高移动设备人脸检测准确率,提出一种应用于移动设备的实时人脸检测算法。通过改进ViolaJones方法进行人脸区域快速分割,在不损失速度的情况下提高分割精度;同时应用了光流估计方法将卷积神经网络子网络在离散关键帧上的特征提取结果传播至非关键帧,提高神经网络实际检测运行效率。实验使用You Tube视频人脸数据库、自建20人各1 min正位人脸视频数据库和实际检测项目在不同分辨率下进行,实验结果表明运行速度在2.35帧/秒~22.25帧/秒,达到了一般人脸检测水平;人脸检测在10%误检率下召回率由Viola-Jones的65.93%提高到82.5%~90.8%,接近卷积神经网络检测精度,满足了移动设备实时人脸检测的速度和精度要求。 展开更多
关键词 人脸检测 快速区域分割 瀑布型分类器 卷积神经网络 光流估计
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航空机载红外图像的车辆目标自主检测识别 被引量：6
3
作者 杨雪 修吉宏 +1 位作者 刘小嘉 罗宁 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2023年第12期1877-1884,共8页
红外光学成像载荷利用目标的热辐射强度特性成像,具有一定的揭伪能力,可规避可见光成像装备无法在夜间和恶劣气象条件下成像的限制,但红外图像对比度低、边缘不清晰,大大降低了成像目标识别的准确率。本文提出一种基于YOLOv5的红外车辆... 红外光学成像载荷利用目标的热辐射强度特性成像,具有一定的揭伪能力,可规避可见光成像装备无法在夜间和恶劣气象条件下成像的限制,但红外图像对比度低、边缘不清晰,大大降低了成像目标识别的准确率。本文提出一种基于YOLOv5的红外车辆目标检测算法,在浅层特征层引入RFBs模块,以提高小目标的感受野及检测效果,在颈部网络(Neck)部分,使用BiFPN结构,实现对底层特征的再次利用,以融合更多的特征,并添加CBAM注意力机制以提升检测精度。实验结果表明:在DroneVehicle数据集上的检测效果要优于原始网络,精确率(Precision)提升28,召回率(Recall)提升16,平均精度(mAP)提升23。结论:可有效应用于航空红外图像的车辆自主检测识别。 展开更多
关键词 目标检测 YOLOv5 红外图像 RFBs BiFPN 注意力机制
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