建筑垃圾堆放点样本集构建与优化研究

来源 :环境工程 | 被引量 : 1次 | 上传用户：myth_liu

【摘要】

：

为更好地解决手工制作的建筑垃圾堆放点样本集效率低、数据量少,难以支撑基于深度学习的遥感图像目标检测算法训练需求的问题,采用基于像素的遥感分类方法构建建筑垃圾堆放点样本集,在此基础上结合直方图均衡化,CS-LBP算子约束以及迁移学习的方法对Wasserstein生成对抗模型(WGAN)进行优化,实现了样本集扩充。研究结果表明:相对于纯手工制作的样本集,基于像素的遥感分类方法可以显著提升样本集制作的效

【作者】

：

李思琦刘扬杜明义张敏辛超姚毅马腾跃

【机构】

：

北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京,102616;北京建筑大学测绘与城市空间信息学院,北京102616;北京建筑大学北京未来城市设计高精尖创新中心,北京100044

【出处】

：

环境工程

【发表日期】

：

2020年03期

【关键词】

：

建筑垃圾堆放点样本集构建 WGAN 数据增强 CS-LBP算子

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