随着智能交通系统中的应用，航空图像车辆检测已成为一项关键工程技术，具有学术研究意义。 提出了一种基于YOLO深度学习算法的航空图像车辆检测方法。 该方法通过处理三个公共航空图像数据集来整合适合YOLO训练的航空图像数据集。 实验表明，该训练模型在未知的航拍图像上具有良好的性能，特别是对于小物体，旋转物体以及紧凑而密集的物体，同时满足实时性要求。

用于图像分割任务的森林航空图像数据集，该数据集包含5108张尺寸为256x256的航空图像。meta_data.csv文件维护有关航空图像及其各自的二进制掩码图像的信息 用于图像分割任务的森林航空图像数据集，该数据集包含5108张尺寸为256x256的航空图像。meta_data.csv文件维护有关航空图像及其各自的二进制掩码图像的信息

卷积码的matlab代码WMCNN-pytorch-Netmodel 符合艺术性的[通过小波多尺度卷积神经网络实现航空图像超分辨率]如果使用此代码，请引用本文。我使用pytorch剥离了本文的网络模型。该代码基于文章[航空图像超高清]通过小波多尺度卷积神经网络进行解析，wmcnn，因为本文随附的代码使用python和matlab混合编程以及pytorch版本，因为该代码使用了大量数据集来读取和预处理处理过程，并且环境设置异常，代码无法运行，因此剥离了相关的网络结构，可以直接使用。 无需培训过程，您就可以使用它快速将其嵌入网络结构中，而不必担心输入大小。 注意力 应该注意的是，在网络上，论文略有不同。 在网络结构的末端，个人感觉它直接从160特征图下降到12。它可能返回到去噪性能的损失，因此添加了缓冲区卷积。 慢慢将特征图降低到12 代码基于文章的[通过小波多尺度卷积神经网络的航空图像超分辨率]，wmcnn，由于文章附带的代码使用了python和matlab混合编程，以及一个pytorch版本，因此处理的过程，而且环境构造异常，无法运行代码，不再替换相关的网络结构，可直接使用。缺失了训练

小波matlab代码WMCNN-Pytorch WMCNN的Pytorch复制[通过小波多尺度卷积神经网络的航空图像超分辨率]如果使用此代码，请引用本文。 下表对RSSCN7数据集上的PSNR值进行了比较。 方法 提升因子 草 场地 行业 河湖 森林 居民 停车处 平均数 WMCNN_paper 2个 38.82 37.30 28.35 32.41 29.68 28.49 29.10 32.02 WMCNN_pytorch 2个 38.98 37.38 28.28 32.31 29.71 28.33 30.00 32.14 用法 产生资料 首先，您需要下载RSSCN7数据集，并将其放在目录“ data / rsscn7”中。 然后，您可以使用以下两种方法来生成hdf5数据集。 （*注：也可以使用其他数据集。） Matlab的 使用文件夹“ matlab_generate_data”中提供的代码“ generate_train.m”来生成hdf5数据集。 Python 如果无法使用matlab，则可以使用python代码“ data_generator.py”生成hdf5数据集。 训练

在Python编码存储库中进行无人机图像编辑 定制开发的python代码供各种无人机成像应用程序使用，例如将DNG（RAW）无人机图像批量转换为JPEG或PNG，使用去马赛克的rawpy库功能，伽玛系数校正和使用skimage库进行演示彩色图像中的直方图直方图均衡化以创建更好的对比度和深度。 该存储库还增加了用于生成JPG和DNG格式的全景合成图像的编码，这是高清航空图像中非常有用的技术，并且在Python的OpenCV图像拼接功能中使用了SIFT算法。 这些规范开放供教育和示范用途以及非营利组织使用。

解压密码：123 安装说明：https://blog.csdn.net/hongfu951/article/details/118517942 这门科学被广泛应用于航空测绘和地形测绘。 摄影测量需要航空图像处理，因此结果取决于所执行的过程。 Pix4Dmapper是该领域的领先软件之一。  在Pix4Dmapper Enterprise 4.4中，您可以手动或使用飞行的直升机捕捉不同的世界图像，并最终通过将这些图像呈现给Pix4Dmapper Enterprise 4.4.12获得输出地图。 考虑到图片的尺寸和质量，加工过程会有所不同，但我们可以向您保证，由于专业的团队，处理器提供所需的处理速度，因此输出将非常令人满意。

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