传统村落航拍图像中民族建筑识别的DeepLabV3+改进算法

摘要：

针对传统村落航拍图像难以准确识别民族建筑目标的问题,本文分析了3种深度学习像素分类算法的识别结果,DeepLabV3+、U-Net、PSP-Net等算法的民族建筑识别准确率分别为0.957、0.929、0.943,利用DeepLabV3+算法对传统村落6个典型区域进行测试,测试结果存在的主要问题包括:传统村落部分道路和场地区域被标记为民族建筑,标记的民族建筑区域边缘呈锯齿状.为能够准确地识别传统村落的民族建筑,依托于ArcGIS软件平台对DeepLabV3+算法的民族建筑识别结果进行改进处理,改进处理的内容包括标记区域过滤和标记区域边界清理等.改进处理的结果能在确保民族建筑识别准确率的基础上,优化传统村落航拍图像的民族建筑标记区域边缘的平滑程度.

关键词：传统村落、民族建筑、目标识别、深度学习、DeepLabV3+

分类号：P237(摄影测量学与测绘遥感)

资助基金：广西自然科学基金项目;广西南岭走廊族群文化研究基地开放基金课题;贺州学院高等教育研究专项项目;广西高校中青年教师科研基础能力提升项目;贺州学院校级科研项目

在线出版日期：2023-05-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：49-53