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准确提取钢铁厂对去产能监测和环境保护具有重要意义。传统的人工目视解译方法效率低、成本高，无法满足开展大区域钢铁厂监测的需求。以深度学习目标检测网络SSD为基础，构建面向遥感影像钢铁厂提取的深度学习目标检测网络，提出maxout模块，将负样本通路优化为多分支结构，突出难分负样本特征并提升网络对无用特征的抵制效果。利用国产GF-1数据对京津冀地区的钢铁厂进行快速自动提取实验。与人工解译的钢铁厂点位数据的对比表明，该目标检测方法的提取精度达到80%以上。 相似文献
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针对华北地区尾矿库自动提取问题，将基于深度学习的SSD目标检测模型应用于遥感图像尾矿库提取。首先标记华北地区2 000个样本，随机挑选1 500个作为训练样本，剩余样本作为测试样本，验证模型的检测精度。分析卷积层对应感受野与图像中尾矿库尺寸关系，发现原始SSD模型漏检误检大型尾矿库。改进SSD模型结构，提出增加额外卷积层的策略，提高对大型尾矿库目标的检测精度。实验表明，在置信度阈值为0.3时，改进的SSD模型相比原始模型，检测精确率提高10.0%，召回率提高14.4%，提高了大型尾矿库检测精度。验证了基于深度学习的SSD目标检测模型自动提取尾矿库的可行性以及改进算法的有效性。 相似文献
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中铁十一局集团城轨公司是国内地铁施工领域一支新兴的劲旅。成立以来,公司紧紧抓住国内轨道交通事业迅猛发展的良好机遇,苦练内功,外塑形象,以“创争”活动为载体,以培养高素质、复合型的职工队伍为目标,扎实开展各项工作,实现了又好又快发展。 相似文献
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