李佳田
- 作品数：72 被引量：248H指数：9
- 供职机构：昆明理工大学国土资源工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金云南省自然科学基金重庆市科技攻关计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术农业科学机械工程更多>>
- 一种利用目标变化估计相机姿态的马氏模型
- 2025年
- 与相机姿态的物-像方特征点联合求解不同,本文提出一种利用目标变化估计相机姿态的马氏模型。该模型将姿态视为随物方观测目标变化的随机变量,描述并建立两者间的映射关系,具体内容为:①利用最小二乘法得到马氏回归模型,以求解状态转移矩阵;②依据初始相机位姿信息确定姿态转移矩阵,构建关于姿态参数的马氏关系式;③为克服单步偏差,嵌入多时序姿态转移矩阵调整模型结构,形成具备强稳健性的马氏姿态模型。试验结果表明:观测目标在平移、旋转及复合变化下,马氏模型均具有较好的表现,能够实现相机姿态的有效估计。
- 刘佳音李佳田陈国坤阿晓荟韦晶晶胡浩
- 关键词：马尔可夫最小二乘
- 道路网络示意图的多边形生长算法被引量：5
- 2015年
- 道路网络示意图是实体网络的抽象表示,因其更加符合人的认知习惯,在地图服务与地图制图领域已得到初步应用。以路径为单位的网络示意图自动生成算法只顾及节点与线段的局部布置,且较难以维护网络拓扑一致性。本文以闭合多边形(网眼)为基本单位,利用网眼的独立性与邻接性,提出了多边形生长算法,核心思想是将道路网络分类为闭合多边形与非闭合线段,以闭合多边形提取、映射、优化为主线,辅助组合非闭合线段。算例分析验证,本算法在网络均衡分布及拓扑一致性方面具有优势。
- 张蓝李佳田徐珩贺飞越徐燕竹王红梅
- 关键词：网眼映射
- 同步带类运动控制器几何误差的成像检测方法
- 2019年
- 用于变形监测任务的激光雷达扫描仪需要采用运动控制器来变换探头位置以发射/接收光束,通常运动控制器由步进电机与同步带构成。提出了一种基于外方位元素标定的同步带类运动控制器误差模型建立方法,具体步骤为:①恢复运动轴上不同位置处已知控制点坐标与像平面坐标之间的单应关系,得到摄影机的内、外方位元素;②对不同位置处外方位元素中的平移向量进行线性运算后,求解相应的位置关系;③将输入脉冲数对应的距离作为真值,与所求位置关系作差得到多组误差数据,利用拟合对误差建立多项式模型。实验结果表明,利用该方法检测误差所需设备少且操作简单,所建误差模型精度达到亚毫米级,并能有效地对位置控制予以补偿;同步带类运动控制器的主要误差来源于同步带,以其作为基础的相关测绘仪器可分部件进行验校,以节省使用成本。
- 李佳田牛一如贺日兴贾成林李键吴华静
- 关键词：运动控制器同步带外方位元素成像检测
- 结合多路径的高分辨率遥感影像建筑物提取SER-UNet算法被引量：17
- 2023年
- 针对深层卷积较难兼顾全局特征与局部特征从而导致提取建筑物边缘不准确和微小建筑物丢失的问题,以注意力机制和跳跃连接为基础提出SER-UNet算法。SER-UNet算法在编码器阶段耦合SE-ResNet和最大池化层,在解码器阶段关联SE-ResNet与反卷积层,通过跳跃连接将编码器提取的浅层特征和解码器提取的深层特征进行融合后输出特征图。验证SER-UNet算法的有效性,在MAP-Net网络并行多路径特征提取阶段使用SER-UNet算法替换原网络中的特征提取结构,分别在WHU数据集和Inria数据集上进行评估,IoU与精度分别达91.46%、82.61%和95.67%、92.75%,对比UNet、PSPNet、ResNet101、MAP-Net网络,IoU分别提高0.49%、0.14%、1.89%、1.57%,精度分别提高0.14%、1.06%、2.42%、1.09%。分析SER-UNet算法的泛化能力,将级联SER-UNet的MAP-Net网络在AerialImage数据集上进行提取验证,IoU与精度分别达85.32%和94.13%。结果表明,结合SER-UNet算法的MAP-Net并行多路径网络表现出较好的提取精度与泛化能力。此外,SER-UNet算法可以有效地嵌入PSPNet、ResNet101、HRNetv2等网络中,提升网络特征表示能力。
- 胡明洪李佳田姚彦吉阿晓荟陆美李文
- 关键词：高分辨率遥感影像建筑物提取
- RME:基于滑动窗口的实时人脸检测算法被引量：1
- 2016年
- 研究了基于滑动窗口的视频实时人脸检测,提出了刚性运动估计(RME)算法。该算法以小尺度人脸瞬时刚性运动为假设,根据几何变换对窗口图像的运动进行描述,以光流代替运动矢量计算运动参数进而识别窗口图像的刚性、非刚性运动类型,通过排除非刚性窗口以提高人脸检测效率。对比实验与分析表明,该算法在准确率与时间效率方面具有优势。
- 李佳田牛一如贾成林李应芸鲁强
- 关键词：实时人脸检测
- 顾及短基线同轴约束的指向性观测相机原型
- 2022年
- 针对相机大视场感兴趣目标分辨率不足的问题,提出短基线同轴约束模型并设计主从相机原型,大视场相机用于监视整个视场,主动相机用于对目标区域进行指向性高清观测。基本过程为:(1)利用短基线同轴约束模型简化相机外参矩阵,并构建大视场相机与主动相机间的映射关系,通过三角函数计算主动相机初始控制参数;(2)在近距离场景下,对主动相机控制参数进行补偿。实验结果表明,相机只需一次离线标定即可适应各种场景。观测目标与大视场相机距离3~10 m的近距离场景下,目标在主动相机图像中的实际位置与理论位置误差在30像素以内;远距离场景的有效距离内,误差在6像素左右。计算单一目标点对应主动相机控制参数的时间不超过0.2 ms。原型对目标场景、目标深度无依赖性,且用于较远目标观测时相对于其他方法在精度与时效性方面具有较高优势。
- 朱志浩李佳田高鹏阿晓荟晏玲王雯涛
- 关键词：目标捕获智能监控
- 球面Delaunay三角网的透视投影算法被引量：1
- 2011年
- 为解决球面Delaunay构网中的拼接问题,顾及球面数据的位置特点,提出了利用透视投影模型将球面构网整体平面化的算法,其核心是置投影中心于球面,通过球面位置(x、y与z坐标)共同约束,进而构成球面与投影平面位置间的一一映射。实验结果表明,此算法具有有效性及通用性,其时间复杂度取决于所采用的平面Delaunay三角网构建算法。
- 李佳田李佳段平余莉
- 遥感图像分割的低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法被引量：2
- 2023年
- 针对光学遥感影像受天气影响导致部分地物间形成弱边缘问题,提出一种低维纹理特征算子与双变异蝴蝶优化算法。首先提出一种适用于遥感影像的低维完备局部三值模式的纹理特征提取算子,并将其引入简单线性迭代聚类算法,对遥感影像进行初始分割,减小了噪音影响,同时增强算法对弱边缘的敏感度和分割准确性;然后采用双变异蝴蝶优化的支持向量机合并同质超像素块,以简单线性迭代聚类算法和低维纹理特征算子得到的综合特征作为输入,得到最终分割图像。利用2组高分辨率遥感影像进行分割实验,并与当下流行的卷积神经网络进行对比,实验结果表明,所提算法相较于传统算法对弱边缘有更好的分割效果,数据一的边界回归率(boundary recall,BR)值较对比算法平均提高了1.9%,Kappa系数平均提高了0.036;数据二的BR值较对比算法平均提高了2.33%,Kappa系数平均提高了0.027。对比实验证明了所提算法相较于卷积神经网络有更好的泛化性。
- 高鹏李佳田杨汝春张泽龙杨超张兴忆
- 关键词：高分辨率遥感图像纹理特征图像分割
- 一种多尺度特征关联网络的遥感影像场景分类方法被引量：5
- 2023年
- 针对遥感影像场景分类中提取特征信息不准确以及融合冗余信息的问题,提出一种多尺度特征关联网络的遥感影像场景分类方法。首先,利用ResNet18提取多尺度影像特征,并在特征金字塔结构中引入空洞卷积和多头自注意力模块关注各层有效信息,以增强语义信息和抑制周围噪声;其次,使用多特征关联模块来增强关键特征信息,对各层使用全局平均池化并加和,得到特征向量;最后,采用全连接层进行分类。该方法在NWPU数据集上的总体分类精度为90.51%,相比VGG_VD16-MSCP、VGG_VD16-SAFF以及DTDCNN等网络分别提升1.58%、2.65%和6.39%。结果表明,文章所用的多尺度融合方式能够更好地提取特征地物并抑制周围背景,从而取得更高的遥感影像场景分类精度。
- 段烨陈国坤李佳田金维胡浩
- 关键词：高分辨率遥感影像多尺度融合
- 一种基于交叉验证的多视角无人机影像立体像对选择方法
- 2025年
- 针对无人机多视角三维立体建模过程中,无序影像集(或其子集)具有随机性,进而影响建模稳健性的问题,该文提出一种基于交叉验证的影像选择方法,通过随机抽样和方差分析选择影像。首先,为确保最大程度地利用影像集中的信息,同时避免过度依赖特定的影像,对原始影像集进行随机采样分组。其次,利用影像几何特征,并联合影像特征匹配数量及特征分布情况来选择每组内最佳候选初始影像对。然后,再根据初始影像对选择场景重建所需后续影像。最后,对所有分组进行模型评定以及模型选择后利用全局优化方法对重建结果优化。对比实验结果表明,在3组小规模数据集上重投影误差分别为0.436、0.849、0.483像素,较Colmap方法分别降低45.6%、33.5%和26.2%。在大规模数据集上的重投影误差为0.338像素,精度优于对比方法,且本文方法对于实验场景具有更好的稳健性。
- 杨涛李佳田阿晓荟李思旭
- 关键词：三维重建
