May, 2024

使用语义网格从多视角航空影像分类地理空间对象

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TL;DR利用多视角方法，通过地面测量、无人机图像、摄影测量结果和手动调查的物种分类数据，将航拍图像直接生成预测，并准确地映射到地理空间坐标中，在树种分类任务中相对于传统地平面合成图像基准，将分类准确率从 53% 提高到 75%。
aerial imagerytree species classificationgeospatial coordinatessemantic meshesmultiview method
发现论文，激发创造
  • 面向航空图像的开放式语义分割

    本研究致力于解决遥感图像 open-set 场景下的语义分割技术的问题，开发出一种新的方法，并对其进行了评估，得出了与封闭集方法相同数据集相比具有竞争力的结果

    Jan, 2020

  • 高度和语义的航空影像多任务学习

    本文研究了利用神经网络框架综合分析航空或卫星图像，并展示了其在多任务学习和模型预测不确定性方面的优势。

    Nov, 2019

  • 虚拟多视角融合用于三维语义分割

    本文通过重新审视三维网格的经典多视图表示方法，研究了几种技术，使其可用于三维语义网格的语义分割。给定一个从 RGBD 传感器重建的三维网格，本文方法有效地选取不同的虚拟视图，并渲染多个二维通道，以训练出有效的二维语义分割模型；最终将多视讯预测的特征融合到三维网格顶点上，预测网格语义分割标签。

    Jul, 2020

  • 单视角语义网格细化的多视图立体匹配

    本文提出了一种新颖的方法，通过应用变分方法和 MRF 来细化给定网格的几何和语义标注，并针对通过半监督学习直接估计类特定先验的方法进行了改进。

    Aug, 2017

  • 从航空图像预测地面场景布局

    本文介绍了一种从航拍图像中提取语义特征的新策略，同时展示了通过该策略在地址估计和语义分割任务上的性能优于两种基线方法。

    Dec, 2016

  • 利用摄影测量网格模型进行空地特征点匹配，实现集成化三维重建

    在城市环境中，使用航空和地面图像相结合的方法提高了地表重建的效率。为了解决来自视角和光照条件的巨大差异导致的特征点匹配困难的问题，本文提出了一种新方法，利用摄影测量网格模型进行相机标定和图像匹配，这种方法具有线性时间复杂度，可以解决多个问题，从而得到更为准确完整的模型。

    Feb, 2020

  • 一种基于语义分割的地空图像匹配方法

    该论文提出了一种基于语义分析的方法，通过比较地面图像与卫星图像的特征，结合语义分割掩模，实现无 GPS 数据的查询地理定位，并在不同视场上通过对 CVUSA 数据集进行测试表明该方法提升了性能。

    Apr, 2024

  • 一种面向空中场景解释和地理定位的多阶段多任务神经网络

    本文提出了一种新的多任务、多阶段神经网络，能够在单次前向传递中同时处理语义分割和基于视觉的航拍图像地理定位两个问题，并在卫星图像中实现商用 GPS 级别的本地化精度以及在 Inria Aerial Image Labeling 数据集和 Massachusetts Buildings 数据集上达到领先水平的分割效果。

    Apr, 2018

  • 偶然卫星图像的语义立体视觉

    通过语义场景分割来提供强大的正则化先验以解决立体对应和重建问题的不确定性，利用无意卫星图像进行成对语义立体和多视角语义三维重建的研究已经成为可能。

    Nov, 2018

  • 语义感知网络用于航空到地面图像合成

    通过引入结构对齐和语义感知的方法，本文提出了一种新的框架来解决航空图像到地面图像合成的挑战，通过将航空图像的特征与地面布局对齐，实现了复杂地理结构的重建，同时通过引入预训练分割网络，通过计算不同类别的损失并平衡它们，实现了跨类别综合样式的生成。通过与现有方法的比较和削减研究，本方法在质量和数量上显示出了有效性。

    Aug, 2023