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J-GLOBAL ID：201702289992763947   整理番号：17A1283439

畳込み神経回路網による低高度撮影によるDEMの修復について述べた。【JST・京大機械翻訳】

Convolutional Neural Network Supported Automatic DEM Correction in Low-altitude Photogrammetry

著者 (3件)： He Haiqing (東華理工大学測絵工程学院,南昌330013;流域生態与地理環境監測国家測絵地理信息局重点実験室,南昌330013;武漢大学資源与環境科学学院,武漢430079) ,  You Qi (東華理工大学測絵工程学院,南昌330013;流域生態与地理環境監測国家測絵地理信息局重点実験室,南昌330013) ,  Chen Xiaoyong (東華理工大学測絵工程学院,南昌330013;流域生態与地理環境監測国家測絵地理信息局重点実験室,南昌330013)
資料名： Yaogan Xinxi  (Yaogan Xinxi)
巻： 32  号： 1  ページ： 115-119  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2739A  ISSN： 1000-3177  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 低高度写真測量におけるDEMの生成には、人工的後処理の自動化程度が低いという問題があり、深さ学習アルゴリズムと結合して、畳込み神経回路網でサポートされた低高度撮影測量DEM自動修復方法を提案した。この方法により,低いエネルギーの減衰関数を用いて,高精度の相関データセットを見出し,高いエネルギー差減衰関数を用いて,高精度のデータを収集し,低高度の写真測量によるDEMの自動修復を実現した。実験により,この方法がDEMの精度を改善し,DEMの自動化の程度を著しく改善することを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 後処理 ,  *畳込み ,  自動化 ,  エネルギーギャップ ,  *神経回路網 ,  学習アルゴリズム ,  写真測量
準シソーラス用語： 高精度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Convolutional Neural Network (CNN) ,  deep learning ,  convolution layer ,  Back Propagation (BP) ,  radial neural network

分類 (1件)： 写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 畳込み ,  神経回路網 ,  高度 ,  撮影 ,  DEM ,  修復