【摘 要】
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本文重点阐述基于机器视觉的智能摄影测量的效率基础问题之二：高精度影像在轨实时云检测方法。随着技术发展,数据获取能力不断提升,待处理的数据量呈爆炸式增长;同时,对处理精
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,地球空间信息协同创新中心,佛罗里达大西洋大学
【基金项目】
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国家自然科学基金(91438203;91638301;91438111;41601476)~~
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本文重点阐述基于机器视觉的智能摄影测量的效率基础问题之二：高精度影像在轨实时云检测方法。随着技术发展,数据获取能力不断提升,待处理的数据量呈爆炸式增长;同时,对处理精度需求的提升,导致所需计算量的不断增长,二者凸显了智能摄影测量面临的效率问题。对光学卫星影像而言,高达50%的平均云覆盖率严重制约了高效精准在轨智能摄影测量的实现。针对于此,本文结合机器视觉中＂自底向上＂的图像理解控制策略,提出一种可供借鉴的基于流式计算的高分辨率光学卫星影像高精度在轨实时云检测方法,采用适合在轨搭载的嵌入式GPU实现实时流式
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