目标检测网络提升摄影测量编码点定位精度与稳定性

本文主要探讨了基于目标检测网络的摄影测量编码点定位方法，针对传统摄影测量中存在的依赖多种关系准则、判定复杂且识别不稳定的问题，提出了一个创新的解决方案。作者采用了一种改进的YOLO v3（You Only Look Once version 3）目标检测网络作为核心技术。YOLO v3是一种高效的目标检测算法，以其实时性和准确性而闻名，特别适合在复杂背景中识别和分割编码点。 首先，针对编码标记点的特性，研究者对特征提取网络进行了优化，以增强其在图像中的识别能力。他们着重于设计能够有效提取编码点特征的网络架构，这有助于在网络中快速定位编码点，即使在有干扰的背景下也能保持较高的精度。 接着，定位过程在预测框内进行，通过对编码点区域的图像处理，计算每个编码点轮廓的质心到中心标记点的距离。这种方法使得定位过程更加精确，因为它是基于距离的排序，而非单一的关系准则，从而减少了误判的可能性。 通过构建特定的标尺编码点数据集，研究人员对改进后的YOLO v3网络进行训练和测试，验证其性能。实验结果显示，该方法在编码点识别上的精度达到了惊人的94.91%，这表明其在实际应用中具有很高的稳定性和可靠性。同时，它对于环境变化和噪声的鲁棒性也得到了证明，这使得它在不同条件下的定位表现都十分出色。 基于目标检测网络的摄影测量编码点定位方法不仅简化了传统的判定流程，提高了定位精度，还展示了良好的适应性和鲁棒性。这项研究为摄影测量领域的编码点定位提供了一个新的、高效且稳定的解决方案，对于提升摄影测量技术的整体水平具有重要意义。