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基于HRNetV2的城市内涝视频图像监测方法
1
作者 陈笑娟 徐艺芙 +3 位作者 吕鑫 魏军 李婷 陈小雷 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第4期164-168,175,共6页
近年来,城市内涝事件频发,给城市居民的生活和财产带来了巨大损失。传统监测手段受设备安装与维护成本高昂、人工效率低等问题局限,同时传统的卷积神经网络无法对分辨率不同的监控设施视频图像加以区分,难以全面、高效地应对内涝灾害,... 近年来,城市内涝事件频发,给城市居民的生活和财产带来了巨大损失。传统监测手段受设备安装与维护成本高昂、人工效率低等问题局限,同时传统的卷积神经网络无法对分辨率不同的监控设施视频图像加以区分,难以全面、高效地应对内涝灾害,因此研究创新性地提出了一种基于HRNetV2的城市内涝监测方法。该方法充分利用了HRNet模型在目标检测、图像分类等人体姿态估计应用方面展现出优势性能,可在并行多个不同分辨率的卷积分支的同时共享卷积权重,减少模型参数量和计算量,提高模型训练效率。研究通过对监测采集和收集的社会化城市内涝积水图像构成的数据集进行训练,并采用精度和复杂度两项关键评价指标,将HRNetV2与Unet、PSPNet、ResUnet、DeeplabV3+四种主流模型的训练结果进行了全面对比。实验结果表明,HRNetV2在积水图像识别方面展现出了卓越的性能。其交并比、精确度、召回率以及F1分数分别高达92.19%、96.90%、95.76%和95.83%,均显著优于其他4种对比模型。与此同时,HRNetV2在复杂度方面也有着出色的表现,相较于其他模型,其计算复杂度大幅降低,更加适合在实际监测场景中应用。这一研究成果不仅为城市内涝监测提供了一种全新的技术手段,可以更加准确、高效地监测城市内涝情况,同时也可为城市规划、灾害管理等领域提供有价值的参考。 展开更多
关键词 城市内涝 智能监测 hrnetv2 多分辨率融合 深度可分离卷积
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基于优化HRNetV2的高分辨率遥感影像土地利用自动分类 被引量：5
2
作者 常秀红 李纯斌 +2 位作者 吴静 李颖 李全红 《中国土地科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2022年第2期96-105,共10页
研究目的:基于语义分割模型HRNetV2实现高分辨率遥感影像的土地利用自动分类,以期推动深度学习语义分割方法实现遥感影像的土地利用自动分类研究,并为该类研究提供可参考的案例。研究方法:首先对语义分割模型HRNetV2从损失函数、特征提... 研究目的:基于语义分割模型HRNetV2实现高分辨率遥感影像的土地利用自动分类,以期推动深度学习语义分割方法实现遥感影像的土地利用自动分类研究,并为该类研究提供可参考的案例。研究方法:首先对语义分割模型HRNetV2从损失函数、特征提取方面进行优化,以提高模型的分割精度;其次用优化后的HRNetV2模型对民乐县2 m的高分辨率遥感影像进行土地利用分类,并基于混淆矩阵对分类的结果进行评估。研究结果:(1)优化后的HRNetV2语义分割模型的MIOU达81.9%,相较于优化前提高了4.4%,证明了优化方法的有效性;(2)针对民乐县进行的土地利用自动分类总体精度达89.72%,Kappa系数达0.888。研究结论:优化后的HRNetV2语义分割模型在高分辨率遥感影像的土地利用自动分类中具有较强的应用前景。 展开更多
关键词 土地信息 土地利用分类 高分辨率遥感影像 hrnetv2 多层次分辨率特征融合
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基于改进型HRNetV2网络的遥感图像分割研究
3
作者 刘泽棽 白俊卿 《信息与电脑》 2024年第21期62-64,共3页
本文提出了一种基于改进型HRNet V2网络的遥感图像分割方法,该方法针对建筑物识别进行了优化,通过增加特征层的多特征融合,引入Re LU激活函数替换了原有的激活机制。实验结果表明,相较于原始HRNet V2模型,改进后的算法在准确率(Acc)、F... 本文提出了一种基于改进型HRNet V2网络的遥感图像分割方法,该方法针对建筑物识别进行了优化,通过增加特征层的多特征融合,引入Re LU激活函数替换了原有的激活机制。实验结果表明,相较于原始HRNet V2模型,改进后的算法在准确率(Acc)、F1分数(F1 score)等关键性能指标上均有显著提升。 展开更多
关键词 遥感图像分割 改进型hrnetv2 ReLU
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联合JPU与HRNetV2的遥感影像云检测算法
4
作者 王敏 周晓春 《电脑知识与技术》 2024年第1期22-24,28,共4页
遥感影像云检测仍是语义分割任务中极具挑战性且非常重要的一方面。针对HRNet V2算法的云检测效果差的问题,文章提出了一种基于改进HRNet V2的遥感影像云检测方法。首先,将38-cloud公开数据集中进行校正,然后将训练集影像及标签顺序裁剪... 遥感影像云检测仍是语义分割任务中极具挑战性且非常重要的一方面。针对HRNet V2算法的云检测效果差的问题,文章提出了一种基于改进HRNet V2的遥感影像云检测方法。首先,将38-cloud公开数据集中进行校正,然后将训练集影像及标签顺序裁剪成512×512的小块,进行随机裁剪、色彩抖动、旋转等预处理操作,以增加样本量;将预处理后的遥感影像及其标签一并输入HRNetV2,将其每个输出结果经过JPU模块,最后进行上采样输出结果;经过实验验证发现,其准确率可以达到95%以上,交并比可以达到90%以上,优于HRNetV2,可以很好地检测云。 展开更多
关键词 云检测 hrnetv2 JPU
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基于卷积神经网络的玛钢管件表面缺陷检测仿真 被引量：1
5
作者 白杰 江先亮 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期449-455,463,共8页
针对现有检测算法HRNetV2p无法很好地平衡各尺度缺陷的检测精度等问题,在HRNetV2p中引入一种结合通道注意力机制的特征融合模块,自适应地调整融合特征中空间-语义信息的比率,解决浅层特征缺乏语义信息的问题.建立一个玛钢管件表面缺陷... 针对现有检测算法HRNetV2p无法很好地平衡各尺度缺陷的检测精度等问题,在HRNetV2p中引入一种结合通道注意力机制的特征融合模块,自适应地调整融合特征中空间-语义信息的比率,解决浅层特征缺乏语义信息的问题.建立一个玛钢管件表面缺陷检测数据集IIDD,进行数据标注及数据统计.在HRNetV2p网络中引入CG密集跳跃传输单元及CG自适应融合模块,通过整合、重新校准和重新整合3个操作自适应地调整浅层特征空间-语义信息比率.给出了试验的设置以及评价指标,完成了改进的玛钢管件表面缺陷检测算法在IIDD测试集上的性能试验.结果表明,改进后的HRNetV2p算法在IIDD上的平均检测精度AP 50为91.3%,相比原始HRNetV2p提高了2.6%,其中对大、中、小尺度缺陷的平均检测精度分别提高了2.7%、2.7%、5.6%. 展开更多
关键词 玛钢管件 表面缺陷检测仿真 卷积神经网络 注意力机制 hrnetv2p 特征融合
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西湖龙井茶园卫星遥感识别研究 被引量：1
6
作者 杨军 范辽生 《中国茶叶》 2023年第9期32-36,共5页
文章基于吉林一号高分辨率卫星以及中低分辨率卫星资料,利用实例分割法和改进的HRNetV2模型,对西湖龙井茶园进行初步自动提取,在此基础上结合人工解译,进一步获取精细空间分布和面积统计。通过新HRNetV2模型识别出的茶园边界与居住区以... 文章基于吉林一号高分辨率卫星以及中低分辨率卫星资料,利用实例分割法和改进的HRNetV2模型,对西湖龙井茶园进行初步自动提取,在此基础上结合人工解译,进一步获取精细空间分布和面积统计。通过新HRNetV2模型识别出的茶园边界与居住区以及山上林木边界清晰,纹理细腻丰富,茶园面积识别准确率接近92%。研究对西湖龙井品牌保护、数字化管理、精细化气象服务,以及茶树生长环境小气候研究具有重要意义。 展开更多
关键词 西湖龙井 茶园 吉林一号 新hrnetv2模型
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