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给出了一种新的雷达辐射源属性识别方法及其具体模型。以雷达辐射源用途识别为例进行了计算机仿真实验,并与经典的统计模式识别方法进行了比较,结果证明了该算法的正确性和有效性。这为研究辐射源识别提供了一种全新的方法。 相似文献
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成矿地质环境遥感信息识别方法及其应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以大地构造格局和区域构造体系的信息识别方法为重点，介绍了图象处理基本方法──卷积滤波的运用思路、应用效果以及成矿地质环境的遥感定量分析方法。依据定量分析结果，在地理信息系统支持下，构建了可对多源地学信息进行定量判别推理分析的成矿地质环境综合评价模型，初步形成了从信息识别到综合评价的相对完整的思路和方法，并在实际运用中取得了较好的效果。 相似文献
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本文根据地物光谱特性和卫星的信号接收原理，提出了一种利用气象卫星识别水体的简单而有效的方法，使得薄云覆盖下的水体和云影中的水体得到较好的识别效果。在洪水监测中使用该方法，可以充分利用气象卫星数据获取丰富的洪水动态信息．并以１９９１年江淮洪涝灾害为背景，对试验结果进行了分析． 相似文献
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网络文本中蕴含着大量的交通信息,对交通命名实体识别是地情变化监测、交通实体更新的重要前提。针对交通命名实体识别任务中缺少专业标注数据和有效识别方法导致识别效果无法满足需求的问题,文中提出一种融合深度学习模型的交通命名实体自动提取方法。该方法首先利用语言表征模型充分融合语境来提取文本特征,然后通过结合双向神经网络模型来学习上下文语境,最终由条件随机场模型对输出进行约束得到全局最优标记序列实现交通实体的识别。实验证明,该方法准确率可以达到90%以上,能够实现对交通实体的有效识别。 相似文献
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为提升复杂环境下低成本车载导航系统的容错性能,本文研究了基于次优增益融合(SGF)算法的GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法。该方法首先根据阿克曼转向几何建立了四轮里程计测速补偿模型,提升了惯性测量单元(IMU)安装中心处的前向和侧向测速精度;然后设计了基于卡方检验统计量的故障检测与分类准则,充分利用了可获取的观测信息;最后构建了随机模型和信息分配因子(ISF)弹性优化模型,分别从传感器层和决策层减少了异常观测的影响,实现了车载多源信息的弹性融合。通过实际跑车数据对GNSS/SINS/里程计分布式弹性融合方法进行测试验证。试验结果表明,本文方法能有效减少子系统故障对全局状态估计的影响,提升复杂环境下系统的容错性能。此外,与经典的联邦卡尔曼滤波(FKF)算法相比,SGF算法全局融合精度损失有限,计算效率却显著提升,有利于多源信息弹性融合的实际工程应用。 相似文献
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城中村的精细空间分布是城市规划与城市更新的重要参考。由于城中村具有语义高级和遥感影像特征辨识度不足的特点,使用传统的场景识别方法难以从高密度城市中获得精度良好的城中村精细空间分布。针对城中村的精细识别问题,提出了一种新颖的融合遥感影像和社会感知的层次化识别方法。该方法在特征上融合了遥感图像和社会感知数据的优点,其层次化结构同时考虑了大范围的上下文信息和小范围的局部信息,为在精细尺度全面理解城中村提供了一个新思路。基于该方法对深圳市的城中村进行了空间识别,获得了2.5 m空间分辨率的精细城中村分布。精度验证表明,该结果的总体精度和Kappa系数分别达到98.68%和0.807,说明该方法具有优秀的表现。此外,还通过对照实验分别证明了层次化识别框架、融合遥感影像和社会感知数据的增益效果。结果表明,层次化框架和多源空间数据都能有效提高城中村识别方法的精度。 相似文献
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《武汉大学学报(信息科学版)》2020,(10)
传感器的异常观测是多传感器信息融合的一个重要问题,且对融合精度有很大的影响。贝叶斯信息融合技术是解决该问题的一种有效方法,但是该方法需要进行无穷区间的积分运算,容易出现数值不稳定的问题。针对该问题提出了一种改进的多传感器自适应融合方法,利用传感器测量值之间的差值自适应建立传感器的后验概率分布模型,并结合互信息的理论实时识别和剔除异常观测值,从而避免了求熵时的积分计算。仿真和实测数据试验结果表明,所提方法在无异常观测值的条件下得到的结果与简单贝叶斯融合方法相当;对于存在异常观测值的情况下,信息融合的性能明显优于一般的贝叶斯融合方法。 相似文献
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硅化蚀变带是多种金属热液矿床的重要找矿标志之一，利用遥感技术实现快速大范围识别硅化蚀变信息具有重要意义，但硅化蚀变通常为弱信息，目前常规的遥感方法难以有效识别。本文以广东省仁差盆地铀矿区为例，以PAN图像高频分量图与TIR图像进行加权融合并进行地温反演，分析硅化蚀变带与地温异常的关系，建立遥感硅化蚀变弱信息增强识别模型。结果表明：采用PAN图像高频分量图像与TIR图像进行加权融合，可提高TIR图像的空间分辨率，较好保存热目标光谱特征；融合前后数据反演的LST图变化不大，后者提高了对地物热异常识别能力；硅化蚀变带在近似LST图中表现为较断裂带更为细小的高温异常带，并以此为依据进行预测识别。经验证，已知硅化带与识别硅化带较为吻合。 相似文献
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利用灰色理论进行图像边缘检测 总被引：8，自引：1，他引：8
提出了一种基于灰色系统理论的边缘检测算法。该算法根据边缘点在像素邻域数列上表现出的与非边缘点的不同特征，分别选择典型非边缘像素的邻域数列和待检测图像所有像素的邻域数列作为参考数列和比较数列，利用斜率关联度计算两者之间的灰关联度，据此区分是否为边缘像素。实验表明，该算法对于椒盐噪声和随机噪声有较好的抗噪能力，提取边缘效果较好。 相似文献
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特征提取和选择是模式识别核心问题之一,它极大地影响着分类器的设计和性能,高维的特征选择更是一个NP难题。针对特征选择这一组合优化及多目标优化问题,本文提出了改进的融合启发信息ACO(Antcolony optimization)特征选择的新方法,该算法比不用启发信息的ACO方法能更好地找出代表问题空间的最优特征子集,降低分类系统的搜索空间,从而提高搜索效率。以航空纹理影像的特征选择和分类问题为例,利用原始蚂蚁算法和改进的蚂蚁算法选择的特征分别进行识别,结果证明该算法不仅能够比没有改进的蚂蚁找出有效特征集、降低图像特征空间维数、减少图像分类的工作量,而且提高了分类识别正确率。 相似文献
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基于图像灰度平均值的数字水印算法 总被引：2，自引：0，他引：2
李旭东 《武汉大学学报(信息科学版)》2007,32(6):556-559
提出了一个新的简单而有效的图像数字水印算法。实验结果表明,该算法具有很好的水印透明性,对常见的图像处理攻击（如调整亮度、重采样、颜色抖动、平滑、加噪声和压缩等）具有很好的稳健性。 相似文献
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基于蚁群优化的特征选择新方法 总被引：3，自引：0，他引：3
利用蚁群优化算法解决特征选择问题，以获得能代表问题空间的较优特征子集，并能降低分类系统的搜索空间。以航空纹理影像的特征选择和分类问题为例，利用主分量变换和蚁群优化算法分别对原始纹理影像特征集合进行特征提取、选择和分类。结果表明，本文方法不仅能够降低图像特征空间维数，减少图像分类的工作量，而且还可以提高分类识别的正确率。 相似文献
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众源车辆轨迹加油停留行为探测与加油站点提取 总被引：1，自引：1，他引：0
针对当前加油站点信息采集成本高、更新周期长等问题,提出了运用车辆轨迹数据提取加油站点的方法。首先,从轨迹运动特征、几何模式等方面分析个体和群体加油行为轨迹特征。其次,基于Stop/Move模型,集成加油轨迹运动特征提出速度序列线性聚类算法提取加油停留轨迹。最后,运用Delaunay三角网层次聚类加油停留轨迹线,综合运用傅里叶形状识别、语义约束等方法识别、提取加油站点。运用北京市7d的出租车轨迹数据进行试验分析,共提取482个加油站,正确率为93.1%,且位置精度高。 相似文献
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运用约束Delaunay三角网从众源轨迹线提取道路边界 总被引：2，自引：2，他引：0
运用众源车辆轨迹数据提取道路信息需要解决轨迹点采样稀疏、高噪音、密度差异大等问题。为此,本文提出一种运用约束Delaunay三角网从车辆轨迹线集中提取道路边界的方法。首先,通过三角形边长度和Voronoi面积等几何特征表达轨迹点分布的聚集性差异,并将这两种不同几何维数的控制条件集成建立道路边界识别模型,运用"种子点"区域扩展方法实现道路边界的精确提取。最后,运用北京市出租车GPS轨迹进行试验,结果表明该方法适于车辆分布频率悬殊、时间跨度不同、道路网结构复杂的轨迹线数据处理。 相似文献
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多方位角图像决策融合的SAR目标识别 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种基于多方位角图像决策融合的合成孔径雷达(SAR)图像目标识别方法。对目标切片图像用二维小波分解和主成分分析提取特征向量,利用支持向量机对特征向量进行分类,用贝叶斯方法对目标多幅不同方位角下图像的分类输出进行决策融合,得到最终类别决策。用MSTAR数据库中3个目标进行识别实验,实验结果表明,对3幅以上不同方位角的图像进行决策融合时,该方法可显著提高目标的正确识别率。该方法是一种有效的SAR图像目标识别方法。 相似文献
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基于小波的ICM不变特征在图像匹配识别中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
由于交叉皮层模型(intersecting cortical model,ICM)图标信号具有平移、旋转以及尺度不变性,因此,基于ICM的图像匹配算法能够提高实时目标图与基准目标图的匹配率,但根据ICM图标信号获取的不变特征对噪声信号较敏感。针对这一问题,提出了基于ICM和小波变换的图像匹配识别算法。仿真结果表明,本文算法在平移、尺度、旋转变化以及噪声环境下仍具有较高的匹配率。 相似文献
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提出了一种用于倒车辅助系统的基于改进Hough变换的车位线识别方法。算法首先采用局部像素分布特征以剔除非直线的干扰像素,然后使用像素直方图自适应地选择与车位线边缘直线相适宜的梯度方向区间,减少参与Hough变换的像素点数的同时减少背景干扰直线边缘的影响,最后通过判断相邻边缘间的像素灰度关系,进一步确认车位线边缘,从而识别出图像中的车位线。相比于传统hough变换和基于梯度方向区间的改进随机Hough变换（Grad-RHT）,本文算法在保持与Grad-RHT运行效率相当的情况下,在各种干扰背景下都取得了更好的车位线边缘直线检测正确率,表现出较好的识别鲁棒性。 相似文献