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1.
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   
2.
以图搜图是互联网领域兴起的一种具有颠覆性的搜索方式。在公路监控领域,存在海量的图像数据,对于通过图像搜索图像存在巨大的需求。能否将以图搜图技术引进公路监控领域、如何引进,是值得探讨研究的课题。本文提出了一些以图搜图在公路监控领域的应用模式,以及相关的问题与解决思路。  相似文献   
3.
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   
4.
针对复杂海面背景下红外图像舰船目标由于灰度不均匀、海杂波干扰大等因素造成的自动检测虚警率高、准确率低的问题,提出了一种显著区域提取和目标精确分割相结合的红外舰船目标检测方法。首先,利用基于图论的视觉显著性(Graph-based Visual Saliency ,GBVS)模型计算待检测图像的显著图,使得目标区域信息增强;其次,结合舰船目标先验信息(长短轴、面积等),利用多级阈值划分算法提取关注的显著区域,并确定原图中候选目标区域;最后,利用空间约束模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)算法对候选区域进行分割,结合目标先验知识对分割区域筛选并输出目标位置。所提方法在公开数据集IRShips上与相关方法进行比较,结果表明,相比直接进行全图目标搜索的方法,所提方法不仅准确率高、执行速度快,且检测目标的位置更加精确。  相似文献   
5.
深度学习模型中的特征金字塔网络(Feature Pyramid Network,FPN)常被用作合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像中多目标船舶的检测。针对复杂场景下多目标船舶检测问题,提出了一种基于改进锚点框的FPN模型。首先将特征金字塔模型嵌入传统的RPN(Region Proposal Network)并映射成新的特征空间用于目标检测,然后利用基于形状相似度距离(Shape Similar Distance,SSD)度量的Kmeans聚类算法优化FPN的初始锚点框,并使用SAR船舶数据集测试。实验结果表明,所提算法目标检测精确率达到98.62%,在复杂场景下与YOLO、Faster RCNN、FPN based on VGG/ResNet等模型进行对比,模型准确率提高,整体性能更好。  相似文献   
6.
针对跳频信号分选存在人工提取参数特征具有复杂性的问题,提出了一种基于深度学习的识别方法。首先对跳频信号进行短时傅里叶变换,得到二维的时频矩阵;接着提取信号的轮廓特征,构造三维矩阵作等高线图,并对等高线图进行预处理;最后把预处理后的等高线图输入到卷积神经网络中进行训练、测试,进而实现分类识别。仿真结果表明,在不需要复杂的人工提取参数特征的基础上,在分选率为100〖WT《Times New Roman》〗%〖WTBZ〗时,所提方法经裁剪处理下的信噪比为-15 dB,比支持向量机和传统K-Means聚类算法都低10 dB。实测数据的算法验证表明,所提方法能够将大疆精灵4Pro、hm无人机、司马航模X8HW以及大疆悟2这四类无人机正确分类。  相似文献   
7.
离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT)通常用于图像的表示。然而,对于具有不规则形状边缘的图像,尤其是对于纹理和细节信息较多的遥感图像,DWT却很难有效表示,进而影响后续去噪效果。针对该问题,提出了一种基于图形小波变换(Graphic Wavelet Transform,GWT)的图像去噪方法。首先,将图像表示为图形信号,并通过该图形信号的谱表示构造相应的变换矩阵;然后,设计了一种改进自适应阈值的图像去噪方法,在GWT变换域内对图像去噪。实验结果表明,与常用的图像去噪方法相比,所提算法能够提供更好的图像主观质量。采用均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和峰值信噪比(Peak Signal-to-Noise Ratio,PSNR)作为客观指标,结果表明,采用所提方法得到的重建图像客观质量更优。  相似文献   
8.
在交通场景中采用一些预警措施能够有效地减少交通事故发生。例如,对车辆轨迹进行跟踪并预测车辆的驾驶行为,就是一个常用的预警方法。在对车辆进行跟踪的过程中,数据关联是很重要的部分,它可以对车辆的观测点和轨迹进行关联,从而更新车辆的轨迹,完成跟踪过程。在此背景下,提出了一种新的数据关联算法,即k近邻联合概率数据关联算法(k Nearest Neighbor-Joint Probability Data Association,kNN-JPDA)。实验结果表明,该算法能够较好地解决在交通场景下车辆数据的数据关联问题,在精度以及运行效率方面都有所提高。  相似文献   
9.
闫琳英 《价值工程》2023,(35):78-80
为提高图像识别的准确率,降低模型的损失,以及简化模型构建过程,文章提出一种基于Keras框架的图像分类神经网络模型。通过改进传统神经网络模型中损失函数以及增加DropOut过拟合技术,利用谷歌TensorFlow平台的Keras高级接口进行图像识别模型的搭建和训练,最终将模型应用于Fashion-MNIST多分类数据集,实验结果表明提出的基于Keras图像分类模型极大地简化了模型的复杂度,减少了模型过拟合现象的发生,并提高了图像分类的准确率。  相似文献   
10.
井士剑作品表达了现实与人的紧张关系,这种紧张关系是人的精神与社会物质的紧张关系的缩影。在现实与精神之间,井士剑没有采取调和的态度,在他看来,这种调和的瞬间的诗意不足以弥合现代社会的裂变.也许是这个原因.井士剑没有在象征主义的视觉图像中止步.  相似文献   
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