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2020/1/13 4:31:45
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  英文译文:Applying Neural Network and Local Laplace Filter Methods to Very High Resolution Satellite Imagery to Detect Damage in Urban Areas

琪琪网  近些年来,卷积神经收集(CNN)以其部均权值同享的特别布局在语音辨认和图象处置等方面获得了倏地开展,独特是大型图象处置方面,更是体现出色,逐步成为了职业界一个紧张的技能挑选。

琪琪网  不外,好用其实不代表全能。这里雷锋网从一个卫星图象剖析的详细实例动身,引见了 CNN 建模和当地拉普拉斯滤波这两种剖析技能的作用比照,最后咱们发觉,当地拉普拉斯滤波的作用反而更好。

    卷积神经收集

  为了从卫星图象中剖析和评价一项天然灾害酿成的丧失,起首需求获得关联天文地区及时的高分辩率的卫星图象,这是停止后续一切剖析的数值根底。今朝,除了 Google Earth 以外,最便当也最经济的数值来历那是 OSM(OpenStreetMap)开源舆图方案。该方案于 2004 年在美国创建,相似于维基百科,激励全世界用户自在无停滞地共享和运用地舆位置数值。

  因为 OSM 供给的是矢量数值(Vector Data),为了便于时间剖析和地表模仿,因而需求应用 GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)库中的 gdal_rasterize 东西将其转化为栅格数值(Raster Data)。

雷锋网注:矢量数值和栅格数值都是天文资讯体系(GIS)中常见的剖析模子。此中栅格布局是以规定的阵列来示意时间地物或景象散布的数值安排,安排中的每一个数值示意地物或景象的非几何属性特色。特色是属性体现明明,便于时间剖析和地表模仿,但定位资讯隐含。而矢量数值布局是经过记载坐标的方法尽量准确地示意点、线和多边形等天文实体,坐标时间设为间断,同意恣意方位、长度和面积的准肯界说。特色是定位资讯明白,但属性资讯隐含。

琪琪网  获得栅格数值以后,下一步是应用 Caffe 开源结构和 CNN 模子对体系停止锻炼。如图所示为 CNN 模子的一种参数配置。

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琪琪网  CNN 模子的一种参数配置

  应用很多数值锻炼获得的卷积神经收集模子处置灾后的图象,辨认出的受灾屋宇状况如图所示(图中红色色块代表屋宇,详细可比照前面拉普拉斯滤波的处置结果)。

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琪琪网  CNN 的剖析后果,左图为灾前的图象,右图为灾后的图象

    拉普拉斯滤波

琪琪网  另外一种方法是跨过 GDAL 转换,应用拉布拉斯滤波间接在矢量数值的根底上停止剖析。

琪琪网  详细方法是:比照灾前和灾后两张图象,辨认屋宇的变迁和两个图象的堆叠局部,然后对受灾水平做出评价。本例中将比照阈值设为 10%,即若是灾后图象中某个屋宇的面积小于灾后面积的 10%,那末就断定这一屋宇曾经被损毁。

  需求留意的是,这里用到了两个紧张的滤波器。一个是拉普拉斯滤波,效果是辨认出图象中一切凸起的不服坦的局部(这里即一切的屋宇表面),而后将其标志并制作进去。另外一个是配置为 10% 的“噪声”滤波,即比照灾前和灾后的图象,依照 10% 的阈值过滤出受灾的屋宇。

  比拟 CNN 的办法,这里用到了该成绩的一个共同属性,即屋宇老是高于空中的,并且应用多边形方块能够明晰地标出其表面。

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  拉普拉斯滤波模子

琪琪网  如图所示为 Matlab 建模确当地拉普拉斯滤波窗口,此中“img”恒量为蕴含 4 个通道的原始图象,此中除了 RGB 三原色通道外,另有一个额定的 Alpha 通道,用来表明每一个像素点的灰度资讯。而恒量“img1”是与“img”彻底相同的图象,仅仅被滤除了 Alpha 通道。

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琪琪网  拉普拉斯滤波后果,白色色块为屋宇

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  OpenCV 滤波模子

  如图所示是应用 OpenCV 开源核算机视觉库完成的第二个滤波器,以及滤波后果,能够看到受灾屋宇被明晰地滤出了(绝对 CNN 来讲)。

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  OpenCV 滤波后果

  如图所示为两个滤波器的效果作用。

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  两个滤波器的综协效果后果

  在输入论断前,还需求将此时的滤波后果与灾前图象停止结尾的比照,用 14% 的面积阈值断定结尾的受灾屋宇状况,以防止此前核算中引进的偏差。

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  14% 面积的阈值断定

  如图所示,此中黄色为拉普拉斯滤波的后果,绿色为灾前图象。

琪琪网  辨认出受损屋宇以后,凭借灾前 OSM 数值库的帮忙,还能够经过 QGIS 东西便利地导出每间受损屋宇的地点列表资讯。详细步调是:起首将灾前 OSM 数值导入 QGIS 渠道最为底层资讯,而后导入之前的剖析后果,经过比照获得受损屋宇的详细方位,而后导入一份 XML 体例的拓扑布局阐明文件,接着应用 SpatiaLite 数值库处理渠道就能依据需求导出一份详细屋宇和地点绝对应的列表资讯。

图象处置必定要用卷积神经收集?这里有一个另辟门路的办法

琪琪网  应用 QGIS 和 SpatiaLite 导出地点列表

  最后比照发觉,以 CNN 技能为中心的受灾屋宇辨认精确率只要 78%,而拉布拉斯滤波则高达 96.3%。别的,拉布拉斯滤波的这一劣势在灾前修筑的辨认上也获得了持续,其失常修筑的辨认精确率高达 97.9%,而比较之下 CNN 只要 93%。到这里论断曾经很明了然:根据平坦度辨认的拉普拉斯滤波最后作用要优于根据大数值锻炼的 CNN 卷积神经收集。

琪琪网  需求指出的是,上文说到的拉普拉斯滤波法的紧张含义其实不限制于其技能完成自身,这类依据特别成绩采纳特别处购置法的应答战略,也一样值得咱们考虑。

琪琪网  来历:medium

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