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高分辨率遥感图像内容复杂,细节信息丰富,传统的浅层特征在描述这类图像上存在一定难度,容易导致检索中存在较大的语义鸿沟。本文将大规模数据集ImageNet上预训练的4种不同卷积神经网络用于遥感图像检索,首先分别提取4种网络中不同层次的输出值作为高层特征,再对高层特征进行高斯归一化,然后采用欧氏距离作为相似性度量进行检索。在UC-Merced和WHU-RS数据集上的一系列实验结果表明,4种卷积神经网络的高层特征中,以CNN-M特征的检索性能最好;与视觉词袋和全局形态纹理描述子这两种浅层特征相比,高层特征的检索平均准确率提高了15.7%~25.6%,平均归一化修改检索等级减少了17%~22.1%。因此将ImageNet上预训练的卷积神经网络用于遥感图像检索是一种有效的方法。 相似文献
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空气间隔装药爆炸冲击荷载作用下混凝土损伤分析 总被引:5,自引:1,他引:4
采用JHC混凝土损伤演化模型,模拟计算了不同空气间隔装药结构情况下炮孔近区岩石损伤破坏机制,分析了空气层比例以及起爆方式对爆破效果的影响。计算表明,不同空气层位置及比例会产生不同的爆破效果,并能运用于不同的爆破目的。空气层比例与炮孔粉碎区大小成反比,空气比较小时可以用于梯段爆破,而空气比较大时可用于预裂或光面爆破。对于梯段爆破、反向起爆(空气层位于上部)和中间起爆(空气层位于中间)的效果要好;起爆方式对梯段爆破效果的影响要比预裂和光面爆破效果明显。 相似文献
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基于CNN的像素级SAR图像分类利用了输入图像块的邻域信息,但没有凸显出邻域像元对中心像元分类结果的影响力,导致在高噪声条件下中心像元易出现类别误判。针对该问题,该文提出了一种基于点特征相似性的卷积神经网络(Point feature Similarity-based Convolutional Neural Network,PSCNN),并将其用于SAR图像分类,以凸显邻域像元对中心像元分类结果的影响力,从而减小误分,提升分类精度。实验结果表明,相比传统基于CNN的SAR图像分类方法,该算法一方面能更充分利用图像块的邻域信息,有效抑制相干斑的影响,提升匀质区域的分类精度;另一方面借助块匹配方式,能够充分保留图像块的结构信息,有效提升边界定位精度。 相似文献
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Lifetime Prolonging Algorithms for Underwater Sensor Networks 总被引:3,自引:0,他引:3
1.IntroductionRecent advances in acoustic communication,sensor networks and ad hoc networks have motivatedthe development of UASNs which are generallyformed by a surface station,autonomous underwater ve-hicles(AUVs)and sensor nodes that possess sensing,si… 相似文献
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起爆时差是超深孔一次成井爆破设计中的一个重要参数,合理设计起爆时差和起爆顺序,能够达到先起爆炮孔为后起爆炮孔创造良好自由面和补偿空间,实现筒状硐室分层、分段爆破的目的,并能降低围岩震动破坏。为合理选取起爆时差,基于超深孔微差爆破破岩机制,从理论上推导了一次成井预裂爆破延期时间,掏槽孔与相邻辅助孔、同分段辅助孔、相邻分段辅助孔的起爆时差等计算公式;同时提出了自下而上预裂爆破、先上下后中间光面爆破等6种一次成井起爆顺序。在华恒矿-650矸石仓,结合施工条件合理确定起爆时差等爆破参数,形成爆破设计方案。爆破过程中实现了分层、分段爆破,获得了良好的硐室成型,验证了形成的超深孔微差爆破技术是成功的,其结果对类似工程的实施具有一定的参考价值。 相似文献