Page 29 - 《武汉大学学报（信息科学版）》2025年第6期

第 50 卷第 6 期 甄 杰等：面向应急通信选址的增强卷积神经网络山顶点快速提取方法 1051

图 13 信号覆盖情况对比
Fig. 13 Comparison of Signal Coverage

盖效果，采用 ArcGIS pro 软件辅助优化选址的遗 融 合 的 方 法 制 作 山 顶 点 特 征 数 据 集 ，给 出 应 急

传算法，将适应度目标函数替换为可视率达到最 通 信 山 顶 区 域 筛 选 条 件 ，并 提 出 增 强 Faster R-
大，优化节点数设置为 5 个，计算 3 种方法在灾害 CNN 算法及后处理方法能够在融合数据上进行
集中区域的可视域覆盖情况，如图 14 所示。 山 顶 点 区 域 的 有 效 定 位 ，再 进 行 山 顶 点 精 确 化
由图 14 的可视域覆盖情况对比可知，在灾害 提取并获得山顶点实际坐标值。通过评价指标
集中区 3 种方法均采用 5 个节点数的情况下，本 对 模 型 进 行 综 合 评 估 ，本 文 增 强 方 法 能 够 完 成
文方法有效覆盖情况依旧表现良好，单节点最大 多 种 尺 度 的 区 域 识 别 ，mAP 达 到 了 94.92%，能
可视率达到 30.60%，整体可视率达到 77.43%，在 够 快 速 提 取 潜 在 山 顶 区 域 ，在 识 别 小 目 标 上 效
1 号和 5 号节点处可视面积均为最大。正反地形 果 显 著 。 在 山 顶 点 提 取 结 果 上 准 确 率 达 到 了

法 和 邻 域 分 析 法 的 可 视 率 分 别 为 72.79% 和 94.2%，较其他方法更加符合地形特征。针对山
71.03%，均小于本文方法。 顶 点 在 应 急 通 信 节 点 选 取 中 的 表 现 ，分 别 进 行
信 号 覆 盖 对 比 与 可 视 域 覆 盖 对 比 ，覆 盖 率 分 别
综合对比信号覆盖和可视域的结果表明，本
达 到 了 92.83% 和 77.43%. 结 果 表 明 ，结 合 地 形
文所提的增强 Faster R-CNN 算法提取的应急通
特征与应急通信特点的筛选条件能够有效提取
信山顶点信号有效覆盖范围大，覆盖范围均匀，
出 符 合 地 形 特 征 与 应 急 通 信 的 山 顶 点 ，为 应 急
在灾害发生地附近信号覆盖情况最优，部分地区
通信节点选址提供部署支持。
能够覆盖到可能存在居民点的低海拔区域。
地形特征要素除山顶点外，还包括山脊线、
5 结 语 山 谷 线 等 重 要 地 形 特 征 要 素 ，未 来 研 究 将 考 虑
多 种 地 形 特 征 的 快 读 提 取 ，为 应 急 通 信 网 络 规
本 文 通 过 DEM 数 据 、等 高 线 和 坡 度 、坡 向 划和选址提供有力的技术支持。