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1.
2.
由于高光谱遥感图像光谱维度大,标注样本相对较少,提出了一种结合主成分分析和改进的二维卷积神经网络的高光谱遥感图像的分类方法。首先,通过主成分分析,降低光谱维度,消除光谱亢余信息。然后,将数据进行分块处理,获得分块数据的样本标签,并将数据分为训练集和验证集,用训练集和验证集训练改进的针对高光谱遥感图像分类的卷积神经网络的参数。最后,将测试集投入训练好的2D-CNN上进行分类,得到分类结果。实验结果表明,提出的模型的分类精度明显提高,从而验证了该方法的有效性和实用性。  相似文献   
3.
4.
传感器网络广泛应用于火灾监测系统之中。而对于化工企业,由于情况复杂,需要设置多种探测器。文章介绍了传感器各种形式和特点,通过贝叶斯网络和D-S理论建立温度传感器、烟雾传感器、氢气传感器数据模型,并通过数据合成,计算了火灾能否发生的概率。  相似文献   
5.
根据OMDIA预测,2024年全球智能家居市场价值将超过2490亿美元,复合年均增长率超过25%。国内行业数据同样显示,自2018年起,智能音箱、智能门铃、智能传感器等智能家居范畴的产品品类呈现爆发之势。本文通过实际体验评测对运营商智能家居产品的短板和不足进行了分析,也对如何发展智能家居产品提供了具体建议和策略。  相似文献   
6.
针对机载多传感器成像战场态势感知的问题,提出了一种合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)与可见光图像压缩感知融合增强方法。该方法首先对SAR与可见光图像分别进行压缩感知测量,得到压缩测量值,然后通过基于局部权值的融合方法实现对压缩测量值的融合,再利用有序度最优分割法提取SAR图像的强散射目标,最后对融合测量值重建得到初步融合图像,初步融合图像通过目标对比度增强得到最终融合图像。对多组图像进行了仿真分析,视觉及数值结果表明该方法能显著增强融合图像的目标对比度,提升了图像纹理清晰度,较大程度降低了图像融合过程中的数据计算量。  相似文献   
7.
针对目前复杂度较大的图像中目标分割速度较慢、显著性边界分割不明确等问题,提出了一种融合改进的FT(Frequency-tuned)显著性检测与Grabcut的图像分割算法。该算法首先通过改进基于频率调谐的FT显著性检测方法得到图像中显著性较高的区域,并利用SLIC(Simple Linear Iterative Clustering)算法对显著图进行预处理得到超像素图,能够有效改善边界的分割效果,然后通过以图论GraphCut算法为基础改进的Grabcut算法建立高斯混合模型。为了提高算法效率,通过聚类以超像素代替原像素,并反复迭代高斯混合模型(Gaussian Mixed Model,GMM)参数,最后利用最大流最小割算法得到最优目标分割结果。实验结果表明所提算法能够更准确更高效率地分割图像中的显著性目标,对高分辨率图像也有很好的适用效果,相比于其他算法在分割精度上提高10%左右,并具有较高的分割效率。  相似文献   
8.
针对无线传感器网络分簇算法中能量分布不均衡导致的"热区"和簇头负载过重问题,提出了一种基于PSO算法优化簇头选举的非均匀分簇算法。在候选簇头选举和竞争半径计算过程中综合考虑节点动态能量、节点密度和节点距基站距离,将网络进行非均匀分簇,并引入PSO算法进行最终簇头选举。根据节点能量、节点密度和距基站距离确定簇间单跳多跳结合的路由规则,选取代价函数小的节点作为下一跳节点。基于节点信息熵确定融合阈值,进行簇内数据融合剔除冗余数据。仿真结果表明,改进算法的数据传输量比EEUC算法和UCRA算法分别提高了20%和10%,提升了数据的融合效率,有效延长了网络生命周期,簇头能量消耗得到均衡,减少了网络能量消耗,网络的整体性能显著优于其他对比算法。  相似文献   
9.
10.
利用海杂波有效探测海上小目标是目前雷达探测领域的热点问题,具有重要的应用价值。鉴于海杂波是一种非线性非平稳性的雷达回波信号,充分发挥整体平均经验模式分解的优势,将海杂波分解为若干个不同尺度的独立分量。通过研究发现有目标时,分解出的前5个分量与未分解前信号的相关系数明显减小,因此提出了一种新的海杂波背景下的目标检测方法。通过实测和模拟的海杂波数据进行训练和测试,研究结果表明,该方法能有效地实现海杂波下目标的探测,性能优于经典时域下、分数阶傅里叶变换域下以及平均经验模式分解后的广义Hurst指数的目标检测方法。  相似文献   
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