余岸竹
- 作品数：39 被引量：128H指数：7
- 供职机构：解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点实验室开放基金河南省高等学校创新人才培养工程更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建被引量：15
- 2019年
- 针对现有特征法视觉SLAM只能重建稀疏点云、非关键帧对地图点深度估计无贡献等问题,本文提出一种特征法视觉SLAM逆深度滤波的三维重建方法,可利用视频序列影像实时、增量式地构建相对稠密的场景结构.具体来说,设计了一种基于运动模型的关键帧追踪流程,能够提供精确的相对位姿关系;采用一种基于概率分布的逆深度滤波器,地图点通过多帧信息累积、更新得到,而不再由两帧三角化直接获取;提出一种基于特征法与直接法的后端混合优化框架,以及基于平差约束的地图点筛选策略,可以准确、高效解算相机位姿与场景结构.试验结果表明,与现有方法相比,本文方法具有更高的计算效率和位姿估计精度,而且能够重建出全局一致的较稠密点云地图.
- 张一姜挺江刚武余岸竹于英
- 关键词：三维重建
- 基于分段多项式模型的星载线阵CCD影像定向
- 2013年
- 根据星载线阵CCD传感器的成像机理,建立了基于分段多项式模型的影像定向模型,通过分析定位中系统误差的存在,将带有附加参数的自检校模型引入光束法平差中,研究不同控制点数量和不同分段数对定位精度的影响,并利用河南嵩山地区SPOT-5卫星影像数据对模型进行了实验验证和分析,结果表明,分段多项式模型可以很好的内插成像时刻外方位元素,同时自检校模型可以很好的补偿系统误差的影响,验证了模型的合理性。
- 贾博姜挺江刚武余岸竹
- 关键词：线阵CCD光束法平差自检校
- 线阵卫星遥感影像空间后方交会的总体最小二乘解法
- 顾及到像点观测方程的系数矩阵中存在随机误差的特点，引入全变量误差模型描述系数矩阵和观测向量的随机误差。为克服参数相关性对平差计算的影响，利用拉格朗日条件极值法推导了采用岭估计的总体最小二乘的线阵卫星遥感影像空间后方交会方...
- 余岸竹姜挺张锐郭文月潘雪琛
- 关键词：岭估计空间后方交会
- Google Earth辅助下的高分辨率遥感影像区域网平差被引量：3
- 2017年
- 针对国产卫星境外定位的实际需要,提出利用Google Earth数据量测控制点辅助高分辨率遥感影像区域网平差的方法。首先统一坐标系,将所量测的控制点高程坐标转换为大地高;然后将其视为精度较低的控制点参与平差。试验分为无地面控制点和布设稀少地面控制点两种情况,对于每种情况分别设计不同的试验方案分析Google Earth数据对于定位精度的影响。结果表明利用Google Earth数据辅助区域网平差可以明显提高定位精度,可为缺少地面控制点的境外地区的光学线阵遥感影像几何定位提供新的思路。
- 潘雪琛姜挺余岸竹张一余林怡
- 关键词：遥感影像区域网平差RPC模型
- 遥感影像立体匹配网络跨域迁移能力分析
- 2023年
- 鉴于数据跨域(cross-domain)现象对基于深度学习的立体匹配网络的迁移性能的影响,文章综合评价了当前立体匹配网络在无人机和航空遥感影像中的性能。针对PSMNet(2018)、DSMNet(2019)、CFNet(2021)、RAFT-Stereo(2021)、STTR(2021)5种典型算法,在合成、驾驶、无人机、航空这4种代表性影像数据集上设计了同域、跨域和精化实验,采用定量化指标测量了不同网络的精度表现,评价了各个网络在遥感影像上的场景适用性和跨域性能,为探索立体匹配网络在对地观测影像上的实用化运用提供了参考。经实验得到如下结论:受视差分布、场景类型等因素的影响,当前立体匹配网络在无人机和航空遥感影像上的误差较大,适用性不高;域归一化、多尺度代价体可以提高立体匹配网络的跨域表现,但提升效果有限;将Transformer等自然语言处理模块用于立体匹配任务可以提高网络表现,但同时也对训练数据有更高的要求,当前无人机和航空影像数据集还不能满足训练数据需求。
- 张晓艺余岸竹曹雪峰李振琦权雨君
- 关键词：视差估计
- 定向片用于天绘一号卫星三线阵影像自检校光束法平差被引量：1
- 2015年
- 针对天绘一号卫星三线阵传感器,利用定向片模型描述其外方位元素变化特征;同时综合线阵CCD和相机系统误差等影响,构建自检校参数模型。利用两景真实数据进行自检校光束法平差实验。结果表明,合适的定向片间隔选取和自检校参数建模能够有效提升目标定位精度。
- 刘建辉姜挺江刚武余岸竹李厚朴
- 关键词：三线阵影像自检校光束法平差
- 高分辨率遥感影像几何定位精度提升技术研究
- 随着卫星、计算机和传感器技术的不断发展,高分辨率遥感影像在国民经济中的作用越来越明显,其高精度几何定位成为了获取基础地理数据的关键步骤。本文围绕着高分辨率遥感影像几何定位的原理和方法展开研究,重点研究了Errors-in...
- 余岸竹
- 关键词：高分辨率卫星影像光束法平差有理函数模型数字高程模型谷歌地球
- 高光谱影像少样例分类的无监督元学习方法
- 2023年
- 针对高光谱影像少样例分类问题,本文提出了一种无监督元学习方法。该方法能够利用无标记样本进行无监督元学习,在显著减少深度学习模型对大量标记样本依赖的同时有效提高高光谱影像少样例分类精度。首先,基于自监督学习思想利用主成分分析和数据增强方法构造同一样本的不同增强特征,以形成大量不同的任务并对模型进行元训练。然后,分别利用目标影像中随机选择的少量标记样本和全部样本对模型进行微调和分类测试,评估模型在少样例条件下的分类性能,并在微调和分类过程中引入投票策略进一步提高分类精度。本文方法能够在零标记样本的条件下对模型进行充分的无监督元训练,突破了监督元学习方法需要大量源标记样本的瓶颈和限制。3组公开数据集上的试验结果表明,本文方法在少样例条件下能够获得较现有方法更为优异的分类结果。
- 高奎亮刘冰余岸竹徐佰祺胡伟胡家玮
- 关键词：投票策略
- 基于SVM核函数评价的高光谱遥感影像核分类方法比较研究被引量：2
- 2012年
- 通过交叉验证获得不同核函数参数,并对线性、多项式、RBF、Sigmiod核函数分别用于支持向量机分类的性能进行评价,选择出最优核函数。基于上述最优核函数选择,将SVM与核Fisher判别分析和核主成分分析两种核分类方法进行比较研究。试验结果表明,SVM具有较高的分类精度和可靠性,上述研究能够为实际应用提供相关的参考。
- 秦进春余旭初谭熊余岸竹付琼莹
- 关键词：高光谱影像核函数SVMKFDAKPCA
- 面向多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练方法
- 2024年
- 近年来,深度学习改变了遥感图像处理的方法。由于标注高质量样本费时费力,标签样本数量不足的现实问题会严重影响深层神经网络模型的性能。为解决这一突出矛盾,本文提出了用于多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练和微调分类方案,旨在缓解模型对于标签样本的严重依赖。具体来讲,生成式自监督学习模型由非对称的编码器-解码器结构组成,其中深度编码器从多源遥感数据中学习高阶关键特征,任务特定的解码器用于重建原始遥感影像。为提升特性表示能力,交叉注意力机制模型用于融合异源特征中的信息,进而从多源异质遥感影像中学习更多的互补信息。在微调分类阶段,预训练好的编码器作为无监督特征提取器,基于Transformer结构的轻量级分类器将学习到的特征与光谱信息结合并用于地物分类。这种自监督预训练方案能够从多源异质遥感影像中学习到刻画原始数据的高级关键特征,并且此过程不需要任何人工标注信息,从而缓解了对标签样本的依赖。与现有的分类范式相比,本文提出的自监督预训练和微调方案在多源遥感影像地物分类中能够取得更优的分类结果。
- 薛志祥余旭初刘景正杨国鹏刘冰刘冰余岸竹金上鸿
- 关键词：遥感土地覆盖分类
