1 天津城建大学 计算机与信息工程学院，天津300384
2 天津城建大学 地质与测绘学院，天津300384
针对高分辨率遥感影像中建筑物形状多样、大小不一引起建筑物提取精度低及传统分割模型存在参数量大等问题，提出一种基于编码-解码的轻型多尺度差异网络LMD-Net（Lightweight Multi-scale Difference Network）。首先，为了避免单一的特征处理单元堆叠使得模型性能弱化而产生无效参数，通过融合编解码结构的功能差异性，设计出一种轻型差异模型优化性能。其次，引入一种多尺度膨胀感知模块（Multi-Scale Dilation Perception，MSDP）来增强网络捕捉多尺度目标特征的能力。最后，通过双融合机制有效聚合深层跳跃连接和深层解码器两组的特征信息，从而实现增强解码器的特征恢复能力。为验证轻型多尺度差异网络LMD-Net的有效性和适用性，以开源WHU building dataset数据集作为数据源，对LMD-Net网络与常用语义分割网络及近年相关文献研究成果进行了精度、效率方面的评估实验。结果表明：LMD-Net网络在效率与精度两方面均表现出明显优势，不仅很大程度上减少模型的参数量和计算量，而且交并比、准确率分别提高了3.23%，2.57%。表明在基于高分辨率遥感影像建筑物提取领域中，该模型所表现的优势具有良好的城市空间信息库价值。
高分辨率遥感影像 多尺度 建筑物提取 编码-解码 轻型 high resolution remote sensing image multi-scale building extraction coding-decoding light weight 光学 精密工程
2023, 31(22): 3371
天津城建大学计算机与信息工程学院，天津 300384
针对光纤Bragg光栅（FBG）解调系统中FBG反射谱因包含高斯白噪声、工频噪声而导致解调误差大、解调系统稳定性差的问题，提出一种基于高斯差分（DoG）的FBG峰值检测算法。利用该算法对包含大量噪声的FBG反射谱信号进行峰值检测，平均误差为4 pm，标准差为4.2 pm，相比其他传统算法误差最小。实验结果表明，DoG算法稳定性高，解调误差小，能够明显地降低噪声对FBG反射谱的影响，提高了FBG解调系统的解调精度。
光纤光学 光纤Bragg光栅 反射谱 DoG算法 峰值检测 激光与光电子学进展
2021, 58(7): 0706002
天津城建大学计算机与信息工程学院, 天津 300384
针对视觉背景提取算法在复杂环境下检测出现鬼影现象、动态背景因素形成噪声干扰等问题,提出一种改进的视觉背景提取算法。通过创建辅助样本集,对复杂环境中像素点的重要特征信息进行收集;引入像素点鬼影因子和区域复杂度分析,自适应调节各像素点的匹配阈值和更新速率;最后通过基于滑动窗的像素点闪烁程度分析,将可能被误检为前景的噪声点向辅助样本中依概率更新。多场景下对比实验表明,该算法可将错分率降低至1.49%,且在检测时能快速消除鬼影现象,有效抑制动态背景产生的噪声干扰,同时保证前景目标能被完整识别,在复杂环境下的检测结果更加准确。
图像处理 运动目标检测 视觉背景提取算法 鬼影消除 自适应阈值 动态背景 激光与光电子学进展
2019, 56(1): 011007
