十七、地物识别

本文详细介绍了使用2D卷积神经网络进行图像识别的过程,包括使用Labelme工具进行图像标注,数据增强,划分训练集和测试集,通过神经网络构建分类模型,并最终应用于地物识别。

        描述了使用2D卷积神经网络图像识别的全过程。下载和安装标注工具,对图像进行标注,生成标注后的图像。然后对数据进行增强,划分训练集和测试集。最后通过神经网络建立分类模型,对现有图片进行分类应用。

1、Labelme工具
    Labelme工具是语义分割标注工具,在地物类型或建筑物提取及其类似任务中,可用此工具进行标注。
    可以从网上下载,使用方法可详网上相关教程;
2、准备需要标注的图像
    我这里准备了一些卫星遥感图,每个图中有一或多幢的建筑物,图像格式为RGB数码图片;
3、标注
    打开labelme软件,openDir--选择图片所在的文件夹;
    在右下侧File List中选择一张图片;在左侧工具栏中点击create polygons;在图片中绘制建筑物轮廓的多边形,闭合后,在弹出框中输入Label的名字,同一类目标使用相同的名字即可;


    点击保存,会生成当前图片对应的Json文件。
    按上述步骤,绘制每一张图片的标签,将生成对应的json文件。
4、解析json
    需要的标签

数据集介绍:无人机航拍多类别地理目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:无人机航拍多类别地理目标检测数据集 图片数量: - 训练集:3,439张航拍图片 - 验证集:323张航拍图片 - 测试集:165张航拍图片 总计:3,927张无人机视角航拍图像 分类类别: 1. Beach(海滩):自然海岸线与水域交界区域 2. Bridge(桥梁):包括各类公路桥与跨海大桥 3. House(房屋):独立住宅建筑 4. Pond(池塘):小型人工或天然水域 5. River(河流):自然或人工河道 6. Road(道路):城市道路与乡村公路 7. Ship(船只):水面航行船舶 8. Trees(树木):独立树群或森林区域 9. Vehicle(车辆):地面行驶交通工具 标注格式: YOLO格式标注,包含目标边界框坐标与类别标签,可直接用于目标检测模型训练。 二、适用场景 地理空间智能系统开发: 支持无人机航拍影像的自动地物识别,适用于地理信息系统(GIS)更新与三维地图构建。 智慧城市管理: 通过检测桥梁、道路、房屋等基础设施状态,辅助城市规划和维护决策。 环境监测与保护: 识别河流、树木等自然要素分布,支持生态保护与灾害评估。 交通物流优化: 检测车辆、船舶等移动目标,为智能交通管理系统提供数据支持。 遥感影像分析研究: 适用于计算机视觉与遥感技术交叉领域的学术研究,支持多目标检测算法创新。 三、数据集优势 多维度场景覆盖: 涵盖9大类地理要素,包含自然景观与人造设施的丰富组合场景,满足复杂环境下的检测需求。 精准空间标注: YOLO格式标注经专业校验,边界框定位精准,支持像素级目标定位任务。 任务扩展性强: 兼容目标检测、实例分割等多任务需求,适配YOLO系列、Mask R-CNN等主流算法框架。 实际应用价值高: 特别包含灾害评估关键要素(如损毁房屋、受阻道路),支持应急救援系统的模型开发。 视角特征显著: 全部数据采用俯视视角采集,保留无人机航拍特有的空间分布特征与尺度变化规律。
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