在卫星航空影像中检测街道线条可以使用openCV库来实现。openCV是一个开源的计算机视觉库,提供了丰富的图像处理和计算机视觉算法。
具体步骤如下:
推荐的腾讯云相关产品:腾讯云图像处理(Image Processing)服务。该服务提供了丰富的图像处理功能,包括图像增强、图像识别、图像分割等,可以与openCV结合使用,提供更强大的图像处理能力。
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导航地图近十年已经发生了翻天覆地的变化。上世纪90年代,我们还在用纸质地图寻找目的地。而现在基本只需要服从Siri或她的谷歌竞争对手的导航指令。 “地面真相”(Ground Trut)算法和街景服务 不过这些导航指令背后隐藏着大多数人无法想象的众多数据。目前由于谷歌已经获得了极其庞大的地图数据,他们开始采用大数据方法,或谷歌称之为“地面真相”的算法和细致的人工努力相结合的方法,为用户提供更详尽的地图信息。该项目于2008年推出,但它一直处于保密状态,直到几年前才公开。它持续增长,现已覆盖51个国家。这一算法
农业、飞机、棒球钻石、海滩、建筑物、丛林、密集住宅、森林、高速路口、高尔夫球场、港口、路口、中型住宅、移动房屋公园、立交桥、停车场、河、跑道、稀疏住宅、储油罐、网球场
摘要:以大规模和低成本收集的数据(例如卫星和街道图像)有可能显着提高分辨率,空间覆盖率和测量城市不平等现象的时间频率。对于给定的地理区域,通常可以使用来自不同来源的多种类型的数据。然而,由于联合使用方法上的困难,大多数研究在进行测量时都使用单一类型的输入数据。我们提出了两种基于深度学习的方法,以结合利用卫星图像和街道图像来测量城市不平等现象。我们以伦敦为例,对三项选定的产出进行了案例研究,每项产出均按十分位类别衡量:收入,人满为患和环境剥夺。我们使用平均绝对误差(MAE)将我们提出的多峰模型与相应的单峰模型的性能进行比较。首先,将卫星图块附加到街道级别的图像上,以增强对可获得街道图像的位置的预测,从而将精确度提高20%,10%和9%,以收入,人满为患和居住环境的十分位数为单位。据我们所知,第二种方法是新颖的,它使用U-Net体系结构以高空间分辨率(例如,在我们的实验中为伦敦的3 m×3 m像素)对城市中的所有网格单元进行预测。它可以利用全市范围内的卫星图像可用性,以及从可用的街道级别图像中获得的稀疏信息,从而将准确性提高6%,10%和11%。我们还显示了两种方法的预测图示例,以直观地突出显示性能差异。
这些数据一般是或者含有地理真值,或者带有原始的观测数据、抑或没有经过过多的处理,覆盖范围较小,或有多种数据的覆盖,因此多用于科学研究。这里选择性地列出作者熟悉的一些参考数据供读者参考。
该篇概述了ArcGIS Pro下正射制图的基本流程,并以大疆无人机影像为例,解释操作流程和关键参数。
前几日,有一群研究者整理了一个场景的List,细数了AI为了完成任务,而耍的小心眼,或者说作弊。
文章:High-Definition Map Generation Technologies for Autonomous Driving
今天,我们将一起研究如何检测建筑物周围的植被表面。在这个过程中,我们将展示如何构建合适的数据集。植被检测是一种简单且实用的工具,来帮助我们判断人口稠密地区的生活质量。
在今天的文章中,将使用基本的计算机视觉技术来解决对于自动驾驶汽车至关重要的街道车道检测问题。到本文结束时,将能够使用Python和OpenCV执行实时通道检测。
工作原因,最近研究了ArcGIS中的Ortho Mapping模块。我们将它翻译为正射制图,包含了正射校正与制图两个概念。该系列从Ortho Mapping的核心概念、理论基础、操作流程、案例分析四方面进行记录。
在中国航天日即将到来之际,中关村e谷为空天产业搭台唱戏,近日又一场航空航天产业的产服活动在北京·海淀圆满结束。4月22日下午,2022中关村论坛系列技术交易活动—新技术新产品首发与供需对接(航空航天领域)专场活动成功举办。现场多位航空航天领域科学家、企业家、投资人展开空天产业交流和合作洽谈,吸引了40多万线上观众参与了本场活动。
【导读】当下,深度学习在人类社会的各项领域中大放异彩。近年来,随着人造卫星技术的发展,遥感图像的智能化处理受到了愈加广泛的关注。虽然遥感图像的研究在场景分类和目标检测方面取得了显著进展,但是,如何用精确简洁的句子来描述遥感图像的内容仍然是一个很大的问题。代码已开源。本文研究利用精确、灵活的句子描述遥感图像。首先,针对遥感图像的特点,提出了一些有意义的标注方法,以更好地描述遥感图像。其次,为了充分利用遥感图像的内容,构建了一个用于遥感图像描述问题的大规模航空影像数据集。最后,对提出的数据集进行全面的分析,以更
Planet作为一家的航空航天和数据分析的综合性公司,运营着世界上最大的商业地球观测卫星群。Planet的数据和平台不仅面向商业应用,也深入研究和教育工作。
当灾难来袭时,速度至关重要。生与死的差异就取决于对灾难后续破坏力正确评估所花费的时间。
2013年2月11日,美国航空航天局(NASA) 成功发射Landsat-8卫星。Landsat-8卫星上携带两个传感器,分别是OLI陆地成像仪(Operational Land Imager)和TIRS热红外传感器(Thermal Infrared Sensor)。
该系列最后一篇,我们以卫星影像为例简述其正射制图流程,详述与无人机影像处理流程的差异。
MVTec HALCON 是世界上最全能的机器视觉软件.世界各地的用户从HALCON为快速开发图像分析和机器视觉程序的灵活架构获益匪浅.HALCON 提供了超过1100多种具备突出性能控制器的库,如模糊分析,形态,模式匹配,3D校正等.HALCON支持多个操作系统,编程语言和截获设备从而保护了你的投资.
据彭博社报道,前苹果华裔工程师张晓浪(Zhang Xiaolang)被控为一家中国初创企业窃取苹果在自动驾驶汽车项目商业机密,但在加州圣何塞的一家联邦法庭上他请求无罪。美国时间周一,张晓浪通过他的律师提出了上诉。张晓浪是在登机前往中国之前被捕,被控在准备离开苹果前往小鹏汽车工作时下载了苹果的专有文件,拿走了两块电路板和一台服务器。
因为Zynq-7000 PS(Processing System)端嵌入了Cortex-A9 ARM 处理核以及PL(Programmable Logic)端为基于Kintex-7或者Artix-7的FPGA架构使得Xilinx Zynq-7000更加强悍,应用领域更加广泛。下面将从以下方面介绍Zynq-7000的应用领域:汽车、通信系统、机器人、控制和仪器 、图像和视频处理 、医药、工业控制和许多其他领域。
1、遥感的概念:在不直接接触的情况下,在地面,高空和外层空间的各种平台上,运用各种传感器获取各种数据,通过传输,变换和处理,提取有用的信息,实现研究地物空间形状、位置、性质、变化及其与环境的关系的一门现代应用技术学科。
大概40年前,阿波罗号宇宙飞船拍摄的地球是如此壮观,我们将其命名为蓝色弹珠。九年前,谷歌街景发布,能够为我们提供准确的定位服务。现在呢?更先进的影像和GIS技术正改变我们对这个世界认知和行为。 “我们
咱们用folium进行过多次地图绘制,有粉丝反馈在进行地图绘制的时候坐标点可能是百度地图经纬度、高德地图经纬度或者腾讯地图经纬度等情况,然后发现用默认的地图底图绘制的时候存在明显的偏移;另外,还有粉丝进行地图绘制用于论文的发表,而论文要求地图是英文或者中英文显示;同样的,还有粉丝表示想用卫星影像图显示等等。
本期分享的内容,为一本厚度为235页的学习资料。内容包括高光谱遥感、高分辨率影像处理、计算智能及其在遥感影像处理中的应用、影像处理工程、遥感应用和模式分析与机器学习等。很适合遥感领域的学生学者去学习和加深对遥感领域的理解,资料供分为18章节,每一章都值得研究和学习,章节内容包括研究概述、研究意义、应用、已取得的成、发展前景和入门资料的推荐等。该学习资料本人强烈推荐学习,希望能够本次料能够开阔你的事业并激发你的学习兴趣。(资料为张良培团队(张良培、钟燕飞、沈焕锋、黄昕、罗斌、夏桂松、杜博、张洪艳、袁强强和张乐飞等)在其主页上公布的主要研究方向介绍。)
本文总结CVPR 2020 中所有遥感与航拍(Remote Sensing、Aerial Image)影像处理识别相关论文,总计 18 篇。
美国NASA的陆地卫星(Landsat)计划从1972年7月23日以来,已发射8颗(第6颗发射失败)。目前Landsat1-4均相继失效,Landsat-5于2013年6月退役。Landsat-7于1999年4月15日发射 升空。Landsat-8于2013年2月11日发射升空,经过100天测试运行后开始获取影像。
最近想整理一下浏览器书签,并且上午正好又有朋友问到遥感影像的下载网址;因此决定将一些与GIS相关的数据获取网站好好整理一下。目前准备将GIS相关领域的数据(例如遥感数据、气象数据、农业数据等)获取网站都整理在博客的一篇文章中,随时更新;而公众号这里就按照领域划分,一个领域一篇推文。今天就从遥感影像开始。
谷歌一直在完善自己的虚拟地球模型,日前它已正式宣布其谷歌地球(Google Earth,GE)应用现在可以在虚拟现实中使用。用户可以穿过真正的城市街道,飞越峡谷,传送到世界上任何想去的地方,以一种完全
有朋友可能没用过folium,它其实就是python的一个专业绘制地图的第三方库,所以在使用之前需要先安装它。
源自 “一览众山小-可持续城市与交通” 微信号 SustainableCity 编辑 Ivy 导读 随着互联网和科技的不断发展,近些年来,关于数据可视化的研究正在如火如荼的进行着。数据可视化不仅可以清晰有效地传达与沟通信息,而且在我们娱乐生活中的应用也越来越广泛。今天推荐给大家两篇关于数据可视化应用的文章。第一篇讲述的是利用那些互联网上分享的朋友圈照片地理信息,并对这些照片蔟进行分析,以绘制出城市最美的街道的分布图。因为背后逻辑认为大家爱自拍爱秀的地方肯定是美的,然后找出那些被拍的比较多的街道来代表一种
遥感技术是从远距离感知目标反射或自身辐射的电磁波、可见光、红外线,对目标进行探测和识别的技术。遥感卫星是搭载了相关遥感传感器,利用遥感器收集地球或大气目标辐射或反射 的电磁波信息,并记录下来,由信启、传输设备发送回地面,通过电磁波转换、识别得到可视图像,即我们常说的卫星图像。
利用计算机图像识别、地址库、合卷积神经网提升手写运单机器有效识别率和准确率,大幅度地减少人工输单的工作量和差错可能。
Landsat 卫星计划由美国地质勘探局 (USGS) 和美国国家航空航天局 (NASA) 管理,从 1972 年起至今,一直致力于采集覆盖整个地球的图像。这个海量资料档案库包含超过四百万图像,全部可通过公共下载渠道获得 - 但是对用户来说,找到最合适的图片是一大挑战。在本课程中,您作为一名城市规划师,正在研究东南亚人口稠密的城邦岛屿新加坡,并且您正在寻找支持发展规划项目的影像。使用 USGS Global Visualization Viewer (GloVis) 应用程序,您将标识并下载代表新加坡的 Landsat 图像。
与多光谱数据相比,高光谱数据往往可以在地表参数反演等方面获得更高的精度。为此,有必要介绍一下目前全球主要星载高光谱遥感数据或相关平台的一些知识。同时在本文最后,也引入了自己对于国内外高光谱遥感发展的一些思考。
中科星图遥感云平台是中国科学院遥感与数字地球研究所开发的一款云计算平台,专门为遥感数据处理和分析而设计。该平台支持多种遥感数据的处理和分析,包括图像处理、数据融合、GIS数据集成、模型建立等。https://www.cbedai.net/xg
美国陆地卫星(Landsat)系列卫星是由美国航空航天局(NASA)和美国地质调查局(USGS)共同管理的。自1972年,Landsat卫星陆续发射,是美国用来探测地球资源与环境的系列地球观测卫星系统,曾称为地球资源技术卫星(ERTS)。现在中国科学院遥感与数字地球研究所主要接受、处理、存档和分发美国陆地卫星系列中的Landsat-5、Landsat-7和Landsat-8三颗卫星的数据。
大数据文摘转载自果壳 作者:Fangorn AI的意思都知道伐?不知道的,去反思一下你关注了果壳多久。 AI叫做“人工智能”——被人工调(陪)教(练)出来的智能。在训练AI的时候,研究者们有一个很常用的路线:制定一个目标,让AI自己去试错,从而得出最优结果。 比如说遗传算法,基本的思路就是把自然选择的想法套用在程序上:设定一套规则和目标当成"环境",然后让里面的程序不停“突变”并遭受环境选择,从而向目标不断前进。 但是这样的招式有个问题:程序经常会作弊,搞出超展开的解法。 其实也不算作弊,人家是很精准地满足
今天是大年初三,按照传统习俗,从这天开始,就要开始走亲访友了。这时候的商场、饭馆也都是“人声鼎沸”,毕竟走亲戚串门必不可少要带点礼品、聚餐喝茶。
1.TM1 0.45-0.52um,蓝波段,对水体穿透强,对叶绿素与叶色素反映敏感,有助于判别水深及水中叶绿素分布以及水中是否有水华等.
“机器学习”一词的火爆程度无需多言,今年ChatGPT的火爆让每一个都了解到了“人工智能”的巨大潜力。虽然你或多或少接触到“机器学习”、“人工智能”、“深度学习”这些概念,但是依旧会觉得很模糊,容易混淆。
遥感(Remote Sensing,缩写为RS)是指非接触式、远距离的探测技术。遥感技术通常使用航空航天平台、按照特定的波段对地球或其他天体进行成像观测,通过分析观测数据,探测地球或其他天体资源与环境。遥感技术在现代化社会中十分重要,它能够在一定程度上体现一个国家的经济实力和科技水平,故一直受到世界大国的高度重视。自从美国的陆地卫星Landat-1和法国的SPOT-1卫星相继升空,世界进入了高分辨率遥感技术发展和应用的新时代。2001年,美国发射的QuickBird卫星可采集分辨率为0.61m/像素的全彩色图像和2.44m/像素的多光谱图像,标志着世界进入“亚米级”高空间分辨率[2]遥感时代。在20世纪80年代后,我国遥感技术也进入飞速发展时期。风云气象卫星和资源系列卫星的成功发射为我国卫星遥感事业的发展奠定了坚实的基础。2006年到2016年间,我国陆续将遥感卫星一号到遥感卫星三十号共30个卫星送入太空,这些卫星在我国国土资源普及、防灾减灾等领域发挥了重要的作用。2013年到2018年间,我国相继将高分一号到高分六号等高分辨率卫星送入太空,其在国土统计、城市规划、路网设计、农作物估计和抗灾救援等领域取得了突出的成就。
文章:Small-Object Detection in Remote Sensing Images with End-to-End Edge-Enhanced GAN and Object Detector Network
本文全面概述了基于深度学习的对无人机航拍图像进行物体检测的方法。我们还介绍了一个应用示例:利用无人机监测一个非洲住房项目的建设进度。
提出了一种基于特征的全景图像序列同时定位和建图系统,该系统是在宽基线移动建图系统中从多鱼眼相机平台获得的.首先,所开发的鱼眼镜头校准方法结合了等距投影模型和三角多项式,以实现从鱼眼镜头到等效理想帧相机的高精度校准,这保证了从鱼眼镜头图像到相应全景图像的精确转换.其次我们开发了全景相机模型、具有特定反向传播误差函数的相应束调整以及线性姿态初始化算法.第三,实现的基于特征的SLAM由初始化、特征匹配、帧跟踪和闭环等几个特定的策略和算法组成,以克服跟踪宽基线全景图像序列的困难.我们在超过15公里轨迹的大规模彩信数据集和14000幅全景图像以及小规模公共视频数据集上进行了实验.
LANDSAT_5/02/T1/RAW数据集是一种由美国国家航空航天局(NASA)和美国地质调查局(USGS)联合发布的遥感卫星影像数据集。它的数据格式为RAW,即未经过数据处理的原始数据。这个数据集是由LANDSAT 5号卫星拍摄的,对应于第02轨道路径,处理级别为T1。此数据集覆盖了全球范围内的陆地和海洋,包括云层覆盖和不同季节的影像数据。前言 – 人工智能教程
最近在做一个城市公交行驶路线优化的研究,收集到了部分城市的公交路线和公交站数据2018年(北京 上海 广州 成都 大连 福州 杭州 合肥 济南 南京 青岛 厦门 深圳 沈阳 苏州 天津 武汉 西安 长春 长沙)都是shp格式
近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】中,动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。
近年来,随着卫星技术的发展和深度学习的火热,基于深度学习的遥感影像智能解译得到了前所未有的关注,并已成功应用于建筑物变化检测、SAR影像船舶检测、道路提取、多光谱影像分类等任务中。高精度、高速度、自动化的特点为其带来广阔的发展前景。
一般情况下,遥感目标检测中,遥感图像的图片尺寸都会很大,且图像中元素极为复杂,近期开赛的亚马逊云科技【AI For Good - 2022 遥感光学影像目标检测挑战赛】也不例外,动辄超过10000 x 10000的卫星遥感图像让许多选手感到头疼。同时遥感影像中目标尺寸差别大、小而密集、角度各异也导致常见的CV框架难以实现快速精准的目标识别。所以,如何实现遥感图像等超大尺寸图像快速识别? 目前比较成熟的卫星图像识别算法并不少,但大多依托于强大的计算资源,为了用有限的计算资源实现大尺寸图像识别,我们找到了一个
无论您是初学者还是专业人士,以下关于遥感应用的列表都将改变您对遥感如何改变我们的世界和思维方式的看法。(Whether you are beginner or advanced, this list will change the way you feel about how remote sensing is changing our world and the way we think.)
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