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基于卷积神经网络的遥感图像场景分类算法研究
【摘 要】
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随着遥感观测技术的持续发展,多个系列的遥感卫星数量不断增加,获取了越来越多的不同场景的遥感图像。由于遥感图像不仅具有丰富的纹理和细节特征,而且还蕴含大量的场景语义信息。因此,遥感图像场景分类一直以来都是遥感图像分析领域中一项活跃的研究课题。近年来,遥感图像场景分类已经广泛应用于城市规划、地理图像检索、环境监测、植被测绘和地理空间目标检测等领域。传统的遥感图像场景分类算法主要依靠专业人员设计的手工特
【机 构】
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陕西科技大学
【出 处】
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陕西科技大学
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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其他文献
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人脸表情是传递人类情感状态最直观的方式,通过分析面部表情,可以获得某人在某时刻的精神和身体状况。所以表情识别在人机交互、自动驾驶、医疗等领域具有重要的应用价值,并成为一个热门的研究课题。随着深度学习的普及,表情识别研究逐渐从传统的图像处理的方法转变为基于深度学习的方法,但是在现实生活中,标注精确的表情数据集样本数量较小,同时受到硬件设备的影响,导致通过增加网络模型的深度来提高表情识别的准确率的方法
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随着信息技术的快速发展,数字图像呈现井喷式发展的态势,图像处理已经与民众的生活密不可分。根据不同用户的不同需求,从这些数以亿计的图像数据中准确并高效地查询到想要的图片已经成为了当下研究的热门话题。针对提高图像特征的表达能力和提升大规模图像检索的效率这两个问题,本文所做的主要工作如下:(1)融合颜色信息的局部特征提取算法研究。针对现有局部特征提取算法缺少颜色信息,且特征维数高,内存占用空间大等问题,
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目前,传统的垃圾分类依然采用人工分类方式,不仅分类效率低下,而且极易出现分类错误的现象。为了解决人工垃圾分类准确率低下的问题,本文将语音识别技术应用于垃圾分类,围绕基于语音识别技术的垃圾分类收集系统展开研究,结合语音识别算法、语音信号模型搭建对嵌入式软硬件进行详细设计。重点研究语音识别技术中的相关算法,对传统算法进行研究之后,提出改进策略,并将改进前后的算法进行对比分析。最后根据系统功能需求,设计
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人脸表情是人们用来表达和识别情感的重要信息,随着计算机技术和人工智能的飞速发展,众多研究人员投身于计算机视觉领域人脸表情识别的研究之中。目前,利用计算机进行人脸表情识别已经应用到人们生活的很多地方,如智能教学、审讯调查、数字娱乐、驾驶员疲劳检测等,但其仍有广阔的应用前景,因此对人脸表情识别方法进行持续探索对社会发展有重大意义。目前人脸表情识别研究任务大多都使用卷积神经网络来完成,但是为了提高表情识
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车辆跟踪是计算机视觉领域的研究热点之一,被广泛地应用于智能交通系统。利用无人机航拍视频对车辆进行跟踪能够增加交通监控系统的监控范围,解决了使用传统固定摄像头导致的交通监控系统监控范围受限的问题。因此,研究无人机视角下车辆的准确稳定跟踪具有非常重要的意义。但是无人机场景下的交通监控存在巨大的挑战,视角变化、车辆快速运动、更多相似车辆干扰、摄像机运动等问题使得常用的目标跟踪算法的跟踪效果并不理想。因此
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近年来,随着社会经济的快速发展,人们精神文化素养的不断提升,文化生活需求趋于多样化,文物收藏之风盛极一时,其中,古陶瓷文物是中国古代灿烂文明的象征,是中国古代历史长河不断发展的历史见证,同时也是现代社会技艺同古代文化艺术跨时空对话的重要载体,故古陶瓷具有极高的艺术收藏价值和史料研究价值。然而随着古玩市场的活跃,由于巨大经济利益的驱动,古玩市场的秩序遭到一定程度上的破坏,极不利于古陶瓷文物保护和传承
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NO_x作为主要的环境污染物之一,其排放问题日益受到人们的广泛关注。废液焚烧厂广泛采用选择性催化还原(Selective Catalytic Reduction,SCR)烟气脱硝技术来对NO_x的排放进行控制。对于存在强非线性、大滞后特性的SCR系统,应用传统PID控制策略的脱硝控制系统往往会出现出口 NO_x排放浓度超标、氨逃逸量超标等问题。因此,本文充分利用采集到的现场实际运行数据,结合对SC
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