基于卷积神经网络的光学遥感图像内容检索

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分析了基于底层特征提取的图像检测方法的不足,提出了一种基于卷积神经网络的光学遥感图像内容检索方法。首先使用卷积神经网络对训练样本RSSCN7-master遥感图像数据集进行训练,从样本中提取图片特征,构建图片特征库,然后借助Sofemax分类器进行特征图的分类,以达到精确分类的目的,提高模型的准确度。然后借助样本图或者实际光学遥感影像图对生成的模型进行检测,取得了不错的实验结果,测试准确率较高。实验表明该方法在光学遥感图像内容检索上的有效性,具有较高的检索准确度。
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