王辉
- 作品数：4 被引量：2H指数：1
- 供职机构：同济大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>
- 基于优化神经网络的遥感影像语义分割算法被引量：1
- 2022年
- 利用机器学习技术可以自动化地识别地表覆盖物,减轻人力成本和减少人为误差,加快测绘、国防、农业和防灾减灾等各个领域的数字化转型。遥感影像地表覆盖物的分类算法已经得到了一定的发展,但具体到应用场景中,受制于模型效率,自动化水平仍不高。为了保证训练产生的机器学习模型可以稳定、快速地服务于上述的领域,本文针对机器学习模型在训练、测试阶段的优化进行了探索,从而保证模型可更高效稳定地在有限的硬件资源上运行。通过本文介绍的优化方法,模型的训练速度得到了提升,模型占用的空间得到了减小,模型的推理速度得到了提高,并且保证了模型的精度几乎不受影响。
- 王晓锋张猷夏严峰王森王辉
- 关键词：神经网络优化遥感影像
- 基于视频和位置信息的交通灯识别
- 2015年
- 交通灯识别是智能车技术的关键,文章提出一种识别交通灯的新方法。首先基于多源信息,在摄像机像面上建立随机过程模型,确定车辆位置和像面概率分布的关系。然后选取输入图像中概率大于设定阈值的区域,在YCb Cr颜色空间中基于颜色和亮度信息分割该区域得到候选区,对候选区域分别提取其颜色直方图和边缘方向直方图信息。最后采用支持向量机(SVM)对交通灯识别分类。实验结果表明,该方法能够实时准确地检测出交通灯。
- 王辉张冠丽
- 关键词：颜色直方图边缘方向直方图支持向量机
- 边缘信息增强的显著性目标检测网络被引量：1
- 2024年
- 针对显著性目标检测任务中识别结果边缘模糊的问题,提出了一种能够充分利用边缘信息增强边缘像素置信度的新模型。该网络主要有两个创新点:设计三重注意力模块,利用预测图的特点直接生成前景、背景和边缘注意力,并且生成注意力权重的过程不增加任何参数;设计边缘预测模块,在分辨率较高的网络浅层进行有监督的边缘预测,并与网络深层的显著图预测融合,细化了边缘。在6种常用公开数据集上用定性和定量的方法评估了该模型,并且与其他模型进行充分对比,证明设计的新模型能够取得最优的效果。此外,该模型参数量为30.28 M,可以在GTX 1080 Ti显卡上达到31帧·s^(-1)的预测速度。
- 赵卫东王辉柳先辉
- 关键词：边缘检测
- 基于超像素的高分辨率遥感图像分类算法
- 2021年
- 为了实现输电线路的合理、高效规划,如何准确、快速地进行遥感图像的地表覆盖物分类是值得研究的问题。该文针对高分辨率遥感图像地表覆盖物分类问题,提出了一种基于超像素的方法,其相对于基于像元的方法,减少了椒盐噪声,效率更高,有利于后续的GIS应用。该方法分为图像分割、特征提取、图像分类三个步骤。首先,通过SLIC算法将遥感图像划分为若干个大致均匀的超像素;接着,对超像素的颜色特征、纹理特征进行特征提取;最后,将提取出的超像素特征作为随机森林算法的输入,对超像素进行分类。该文使用提出的方法在泰日线遥感图像上进行测试,取得了有效的结果。
- 龚波涛朱琦锋季彤天王辉
- 关键词：遥感影像图像分类图像特征
