国产伦乱,一曲二曲欧美日韩,AV在线不卡免费在线不卡免费,搞91AV视频

當前位置:主頁 > 管理論文 > 工程管理論文 >

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的面向?qū)ο筮b感模式識別關(guān)鍵技術(shù)研究

發(fā)布時間:2024-06-28 20:03
  面向?qū)ο筮b感技術(shù)自2000年引入到遙感領(lǐng)域以來,為城市土地優(yōu)化配置、智慧城市建設等領(lǐng)域提供較好的決策支持。近年來,隨著高分二號等高空間分辨率遙感影像的獲取更為方便快捷,如何更好地挖掘影像中所包含的地物信息變得極為重要。隨著應用的深入,傳統(tǒng)的面向?qū)ο筮b感模式識別技術(shù)存在的缺陷也逐漸顯現(xiàn)出來,阻礙了面向?qū)ο筮b感技術(shù)在其應用領(lǐng)域的進一步拓展。本文以深度神經(jīng)網(wǎng)絡為基礎(chǔ),對于傳統(tǒng)面向?qū)ο筮b感模式識別技術(shù)進行擴展和延伸。主要包含以下三點:(一)建立基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的面向?qū)ο筮b感分類的基本框架:1)針對深度神經(jīng)網(wǎng)絡,提出一種兼具了對象與像元的優(yōu)勢的面向?qū)ο筮b感數(shù)據(jù)提取方法;2)闡述了基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的面向?qū)ο筮b感分類基本流程;3)結(jié)合感知哈希算法,對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡提取的遙感影像對象特征圖進行了分析,論證了深度神經(jīng)網(wǎng)絡應用于面向?qū)ο筮b感分類的可行性。(二)提出基于光譜-空間信息的并行深度神經(jīng)網(wǎng)絡分類算法:1)針對高空間分辨率遙感數(shù)據(jù)的特點,設計兩路不同的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡用于提取空間特征和光譜特征并進行分類;2)從特征級的集成學習視角出發(fā),建立了光譜-空間信息的并行深度神經(jīng)網(wǎng)絡分類框架;3)最終通過互補...

【文章頁數(shù)】:72 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖1-1UCM數(shù)據(jù)集示意圖

圖1-1UCM數(shù)據(jù)集示意圖

上整體的標簽,如著名的UCM遙感數(shù)據(jù)集[3],如下圖1-1所示。而目標對于遙感圖像中的地物對象(比如飛機、汽車等)進行檢測和分類[4]。如1-2所示。遙感目標分類要靠目標所處的遙感場景,而對于算法而言,目標本與場景分類算法差別并不大,因此對于面向?qū)ο筮b感分類也常常采用景....


圖1-2目標檢測與分類

圖1-2目標檢測與分類

圖1-1UCM數(shù)據(jù)集示意圖低尺度特征往往采用經(jīng)典的圖像算子如方向梯度直方圖[6]、尺度不變特征轉(zhuǎn)[7]、局部二值模式[8]、加速穩(wěn)健特征[9]等特征進行特征提取。然而,局部對象信息是無法用整幅遙感場景的低層特征來進行表達,在此基礎(chǔ)上,局部低層特描述[10]、多局部特征融合[....


圖2-1神經(jīng)元示意圖

圖2-1神經(jīng)元示意圖

)面向?qū)ο筮b感分類對象遙感分類就是通過影像分割算法提取遙感影像對象,分類目標并提取相關(guān)光譜、紋理等特征,最終利用專家經(jīng)驗等方法進行分類。度神經(jīng)網(wǎng)絡神經(jīng)網(wǎng)絡起源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡,隨著人工神經(jīng)網(wǎng)絡的網(wǎng)絡化和求解越來越困難。隨著對于人腦機制的不斷研究,許多結(jié)構(gòu)比如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡,其對于視....


圖2-2多輸入單輸出的基本神經(jīng)元模型

圖2-2多輸入單輸出的基本神經(jīng)元模型

圖2-2多輸入單輸出的基本神經(jīng)元模型2-2表示一個多輸入單輸出的基本人工神經(jīng)元模型。其中n)T為輸入信號,W=(w1,w2,wn)T為神經(jīng)元的連接權(quán)值,uk為輸和,bk為閾值,f(.)為激活函數(shù),yk為輸出信號。其中:=∑=()組輸入信號輸入到神經(jīng)元模型....



本文編號:3996612

資料下載
論文發(fā)表

本文鏈接:http://lk138.cn/guanlilunwen/gongchengguanli/3996612.html


Copyright(c)文論論文網(wǎng)All Rights Reserved | 網(wǎng)站地圖 |

版權(quán)申明:資料由用戶58eed***提供,本站僅收錄摘要或目錄,作者需要刪除請E-mail郵箱bigeng88@qq.com
国产精品欧美视频日韩精品| 久久久精品影| 成人欧美日韩爱| 麻豆一级性视频| 人妻榨干漫画一区| 秋霞色AV| 久久国产精品中文| 欧美日韩 成人每日更新| 97精品一区二区三区麻豆| 国产91剧情一区二区在线观看| 99久久久久69| 国产福利片100| 91男女在线| 熟妇AV在线| 51精品一区| 老色批一区二区三区| 人妻无码第一页| 骚逼美女爽| 手机在线人妻| 色妹子久久| 99黄色精品视频| 大长腿久久av| 黑丝袜美女让男生桶17c| 9999久久亚| 异类欧美高潮一区国产| 三级纯黄片| 色色夜第一区二区| 亚洲美女黄片四级片视频| 国产一区二区三区国产av| 黄色天天综合小说网| 國產精品 午夜歐美| 成人精品久久久麻豆中文字幕| 亚洲综合在线欧美| 婷婷婷激情五月天在线视频 | 亚洲日本一区,二区,三区| 日本天天日天天爽| 操笔视频呜呜啊啊啊啊| 干日韩女人美女| 国产 精品 欧美 日 韩一区| 午夜影院黄色片| 国产熟女一区二区三区灬|