首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
李强  王正志 《遥感学报》1999,3(3):193-198
遥感图像计算机分类的精度问题是阻碍计算机遥感信息处理系统实用化的一个关键问题。将分类后处理中的分类结果平滑过程模型化为约束优化问题,采用神经网络方法把分类结果平滑过程与遥感图像分类过程结合起来,提出了基于约束满足神经网络的遥感信息分类与后处理综合技术。实验表明该方法可明显提高森林类型划分、土地利用调查等遥感应用专题的分类精度。  相似文献   

2.
刘少创 《遥感学报》1998,2(3):193-198
本文介绍了笔者开发的面向航空遥感领域的计算机视觉系统π中采用的黑板控制策略,着重论述了为解决航空遥感影像理解问题而采用的基于神经网络的黑板模型的控制机制。  相似文献   

3.
影像目标跟踪定位技术是当前计算机视觉领域的研究热点,目标跟踪算法也是现阶段将视频结果用于定位的薄弱环节之一.本文分析了像素级目标跟踪存在的问题,根据深度学习在图像领域的最新研究成果与视频跟踪需求,结合最新的图像分割、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)和加密解码结构等方法提出了一种像素级视频目标跟踪算法.使用公开数据集实现算法并设计了定量评价指标.实验结果表明该算法具有较强的像素级视频目标跟踪定位能力   相似文献   

4.
地图在人们的生产生活中发挥着重要作用,地图注记中蕴含大量信息,识别地图名称注记类别对未来计算机阅读地图以及进一步绘制地图具有重大意义。近年来,热门的深度学习技术尤其是卷积神经网络对解决图像分类问题具有良好效果,使用训练集对卷积神经网络进行训练,神经网络模型可以提取出数据集图片中的特征,并不断调整模型参数直到训练完成。以谷歌的开源框架TensorFlow作为实验的深度学习平台,对多部地图集的多份注记数据集进行智能分类研究,从地图集中人工获取注记图片作为样本数据集,构建卷积神经网络模型并尝试混合训练和分开训练两种方式。实验表明,混合训练方式获得的模型表现更加出色。  相似文献   

5.
利用遗传算法的全局寻优特性,与小波神经网络相结合,建立遗传小波神经网络模型,并将其运用于高铁沉降预测,通过与BP神经网络、小波神经网络在高铁沉降预测的实验对比分析,结果表明遗传小波神经网络在高铁沉降预测中的稳定性更好、精度更高。  相似文献   

6.
提出一种基于马尔科夫链修正的遗传BP神经网络预测模型(GA-BP-MC),利用遗传算法的全局寻优能力初始化BP神经网络权值和阈值,初步建立GA-BP神经网络预测模型,结合马尔科夫链的无后效性修正模型预测值,形成高精度GA-BP-MC神经网络变形预测模型。结合高铁桥墩沉降数据,分别与BP神经网络、GA-BP神经网络预测模型进行对比,结果表明,该预测模型精度最高。  相似文献   

7.
本文利用GPS高程点数据,通过神经网络拟合的方法获得高程异常值;运用BP神经网络、GRNN神经网络、Elman神经网络三种模型,在matlab下对同一数据实现GPS高程转换,同时对各种方法的精度进行了比较。  相似文献   

8.
由于神经网络具有较好的自组织和自适应特点,已被广泛应用于基坑变形预测领域.但神经网络中节点的权值最优化难以处理.为进一步提高BP神经网络性能,实现准确、快速预测基坑变形的目的,可将蚁群算法作为BP神经网络的学习算法,建立一种新的蚁群神经网络预测模型.实例表明,基于蚁群—BP神经网络的基坑变形预测方法与传统的BP神经网络预测方法相比,具有较强的自适应能力,取得了较好的效果.  相似文献   

9.
利用神经网络方法评价大坝安全具有一定的优势,但传统大坝安全评价方法不能为神经网络模型提供合适的学习样本。文中引入安全度值的概念,为神经网络提供可量化的学习样本,并针对BP神经网络收敛速度慢、稳定性差、易陷入局部极小等问题,利用遗传算法进行改进,提出基于遗传神经网络的大坝安全评价方法。工程实例表明,评价方法合理、可行。  相似文献   

10.
目前常用的变形预报方法有BP人工神经网络和小波神经网络,但是都存在收敛速度慢且易受局部极值的影响。针对这两种算法的不足,本文利用遗传算法的全局寻优特性,将遗传算法与小波神经网络结合,形成遗传小波神经网,将其应用于变形预报,取得了良好的效果;并将算法的预报精度、稳定性、有效区间及运算时间作为评价算法优劣的4个标准,对BP神经网络、小波神经网络及遗传小波神经网络进行对比,结果表明遗传小波神经网络具有明显的优势。  相似文献   

11.
李燕  陈莹  董秀兰  闫琰 《东北测绘》2012,(2):156-158
随着遥感技术的发展,将会有更多不同时间、空间分辨率的遥感图像数据应用于各个领域的工程中,遥感图像的模式识别便成为当前遥感图像应用研究领域中一个很重要的研究方向。人工神经网络(Artificial Network Networks,ANN)是一种模仿动物神经网络行为特征,进行分布式并行信息处理的算法数学模型。这种网络依靠系统的复杂程度,通过调整内部大量节点之间相互连接的关系,从而达到处理信息的目的。基于神经网络的遥感图像识别是遥感图像处理领域这几年的研究重点。本文首先介绍了人工神经网络和模式识别算法的基本理论知识,然后利用人工神经网络在Matlab工具箱环境中进行高空间分辨率的遥感图像识别。  相似文献   

12.
该文提出一种由多层神经网络与自组织神经网络相结合进行类别遥感图象分类的复合神经网络分类方法。第1步半训练样本按其统计特征分成若干组,用不同级别的训练样本分别训练BP网络。第2步将这些训练好的BP网络并联构成有监督分类器,对遥感图象进行有监督分类。第3步用BP网络的分类结果对Kohonen网络进行自组织训练,用训练好的Kohonen网络构造无监督分类器,对遥感图象进行细分。通过对SPOT遥感图象的分  相似文献   

13.
深度学习在遥感影像分类与识别中的研究进展综述   总被引:5,自引:0,他引:5  
王斌  范冬林 《测绘通报》2019,(2):99-102,136
深度学习一直是机器学习和人工智能研究的热门主题,特别是将深度学习这一深层网络学习算法和遥感影像分类与识别联合起来,使得传统训练算法的局部最小性得以解决。本文首先简要介绍了遥感影像分类与识别算法的发展和经典算法的局限性,其次介绍了深度学习的几种主流算法并分析它们在遥感影像分类与识别处理方面的应用现状,最后对未来深度学习应用于遥感识别与分类趋势进行了展望。  相似文献   

14.
图像的空间频谱识别与分类   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文介绍一种光学-计算机混合处理系统对图像进行空间频谱分析的原理和方法。该系统的光学部分是一个夫琅和费衍射装置,它把光学图像转换成二维的傅立叶频谱,即空间频谱。计算机则负责频谱数据的采集与分析。鉴于遥感地质日视解译中区分岩类的主要识别指标是遥感图像的影纹特征,文中以岩石的遥感图像的空间频谱采样与特征提取,对空间频谱进行识别和分类为例,阐明利用衍射图样对图像进行识别的方法。  相似文献   

15.
联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对人工设计的中、低层特征难以实现复杂场景影像的高精度分类以及卷积神经网络依赖大量训练数据等问题,结合迁移学习与集成学习,提出了一种联合卷积神经网络与集成学习的遥感影像场景分类算法。首先基于迁移学习的思想,利用在自然影像数据集上训练好的多个深层卷积神经网络模型作为特征提取器,提取图像多个高度抽象的语义特征;然后构建由Logistic回归和支持向量机组成的Stacking集成模型,对同一图像的多个特征分别训练Logistic模型,将预测概率结果融合构建概率特征;最后利用支持向量机对概率特征训练和预测,得到场景影像的分类结果。利用UCMerced_LandUse和NWPU-RESISC 45两种不同规模的遥感影像数据集进行试验,即使在只有10%的数据作为训练样本情况下,本文方法能够分别达到90.74%和87.21%的分类精度。  相似文献   

16.
简述高光谱遥感光谱特征体系(包括光谱曲线特征、光谱变换特征和光谱度量特征3个层面)。研究马尔科夫网的概念和方法,生成基于光谱角(SA)特征度量的DMN,并以DMN为证据对高光谱图像进行分割;研究和实验表明基于SA信息的马尔科夫网可以很好地综合高光谱数据空间特征与光谱特征间的关系,为进一步数据处理提供优化控制(其实质是概率神经网络)。最后提出未来应用和研究方向。  相似文献   

17.
遥感图像识别中粗糙集理论与神经网络的结合   总被引:4,自引:0,他引:4  
余春艳  吴明晖  吴明 《遥感学报》2004,8(4):331-338
由于传统神经网络与遥感图像信息量不相匹配 ,为此 ,提出将粗糙集理论集成至遥感图像神经网络识别中。首先分析了神经网络与粗糙集理论结合的可能性以及优势 ,在此基础上提出了基于粗糙集的遥感图像神经网络识别模型 ,并就其中的粗糙集方法处理样本特征集模块和遥感图像识别神经网络模块展开详细的分析。通过对比实验数据说明集成粗糙集理论的遥感图像神经网络识别能够有效提高遥感图像的识别效率 ,具有较强的现实意义  相似文献   

18.
地图符号识别的神经网络模型   总被引:2,自引:0,他引:2  
黄文骞 《测绘工程》1998,7(2):39-42
着重讨论地图符号识别的神经网络模型。分析了神经网络的信息处理和信息加工方式,讨论了神经网络的设计要点和基本模型,以及神经网络的分类器。最后,还给出了几种常用的网络模型。  相似文献   

19.
分层神经网络分类算法   总被引:17,自引:1,他引:16  
熊桢  郑兰芬  童庆禧 《测绘学报》2000,29(3):229-234
提高遥感图像分类精度一直是爱到普遍关注的焦点问题。近年来,人工神经网络技术和分 处理技术由于它们的许多优点受到广泛欢迎。本文把两种技术结合起来,提出了分层神经网络的概念,并基于此设计了一种分层神经网络分类算法。通过与最大似然法的对比实验表明,这种分层神经网络分类算法可以明显地提高分类精度,并对不规则分布的复杂数据具有很强的处理能力。  相似文献   

设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号