基于并联卷积神经网络的无人机遥感影像建筑区域测量

来源：计算机测量与控制杂志2024年第3期北京时间：

作者：黄艳晖,向环丽,余荣春

单位：广西工业职业技术学院

摘要：无人机遥感影像覆盖范围广，难以区分建筑区域与背景区域，所以研究基于并联卷积神经网络的无人机遥感影像建筑区域测量方法。获取无人机遥感影像，通过静态输出、图像融合、去雾等环节完成遥感影像预处理。构建并联卷积神经网络，通过网络训练传播提取无人机遥感影像建筑区域边缘特征，经过特征匹配实现无人机遥感影像中建筑区域识别，结合面积计算结果获取建筑区域的测量结果。经过精度性能测试实验得出结论，在有雾和无雾环境下所提方法与传统区域测量方法相比的建筑区域测量误差分别降低了0.505km2和0.305km2，说明该方法的测量结果可靠性更高。

关键词：并联卷积神经网络;无人机测量;遥感影像;建筑区域测量;

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