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2 个结果
  • 简介:摘要:本文研究了一种基于全卷积神经网络(FDCNN)的铁路用地变化监测智能识别方法。针对城市化进程中铁路用地变化对城市规划、交通管理和环境保护的重要性,本文提出了一种自动化和高精度的监测手段。通过构建高分辨率遥感图像数据集,利用FDCNN模型强大的特征提取和像素级预测能力,自动识别铁路用地的变化情况。文章详细介绍了FDCNN模型的设计、训练过程和优化策略,以及模型在铁路用地变化监测中的应用前景和潜在价值。

  • 标签: 全卷积神经网络 铁路用地变化监测 智能识别 深度学习应用
  • 简介:摘要:本文探讨了大数据技术在陕西省铁路用地测绘和登记项目中的应用及其重要性。随着互联网和物联网的快速发展,数据量激增,传统的数据处理方法已无法满足当前需求。大数据技术通过分布式计算、机器学习、数据挖掘等手段,为铁路用地的高效、精准测绘与登记提供了新的技术手段。陕西省作为交通枢纽,其铁路网络的发达对用地测绘和登记工作提出了更高要求。文章分析了大数据技术在铁路用地测绘中的应用,包括地理信息系统(GIS)、遥感技术以及大数据挖掘与分析,并讨论了大数据技术在铁路用地登记中的应用,如数据整合与管理、智能登记流程和风险监测与预警。最后,文章提出了加强数据安全与隐私保护、制定统一的技术标准、加强人才培养和技术创新等对策与建议。

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