Med utvecklingen av fjärranalysteknik och tillkomsten av högupplösta bilder har det blivit allt mer praktiskt att få fram data. Förvärvet av information om små manhål har dock fortfarande brister, bland annat när det gäller den manuella besiktningen och den höga läckagefrekvensen. Nyligen, djupt lärande modeller, särskilt djupa konvolutionella neurala nätverk (DCNNs), har visat sig vara effektiva vid objektdetektering. Flera utmaningar begränsar dock applikationerna av DCNN i manhålstäcke med fjärranalys av bilder: (1) Manhålstäckeobjekt visas ofta på olika skalor i fjärravkännbara bilder och DCNN:s fasta mottagliga fält kan inte matcha skalan av sådana objekt; (2) Manhålstäckeobjekt i storskaliga fjärravkännade bilder är relativt små och tätt packade, medan DCNN:er har dålig lokaliseringsprestanda när de appliceras på sådana objekt. För att ta itu med dessa problem föreslår vi en effektiv metod för att upptäcka manhålstäcke i fjärrkänsliga bilder. Först omdesignar vi funktionsextraktorn genom att anta den visuella geometrigruppen (VGG), som kan öka variationen av mottaglig fältstorlek. Därefter utförs detektion med hjälp av två undernätverk: ett multi-scale output network (MON) for manhole cover object-like edge generation från flera mellanliggande lager vars mottagliga fält matchar olika objektskalor och ett multi-level convolution matching network (M-CMN) för objektdetektering baserat på sammanslagna funktionskartor, som kombinerar flera funktionskartor som gör det möjligt för små och tätt packade manhålstäcke objekt att ge ett starkare svar. Resultaten visar att vår metod är mer exakt än befintliga metoder för att upptäcka manhålsöverdrag i fjärrkänsliga bilder.
Liu m.fl. REF införde en effektiv metod för att upptäcka manhålstäcke i fjärranalysbilder.
Small Manhole Cover Detection in Remote Sensing Imagery with Deep Convolutional Neural Networks
{'venue': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'journal': 'ISPRS Int. J. Geo-Information', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}