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61.
62.
针对目前多种网络基于小数据集或国际通用的一些标准数据集进行训练与测试,无法满足从互联网图片中高效识别出地图图片的需求,该文构建了一套基于卷积神经网络的互联网图片分类体系,对自动采集的92543张互联网图片经类型标注后形成样本库,将样本输入残差网络ResNet50和轻量级网络SqueezeNet中进行训练及测试.结果 显示:在地图类中,ResNet50的精确率、召回率分别比SqueezeNet高2.01％、0.32％;前者所耗费的训练、测试时间分别为后者的2.51倍、6.43倍,将上述指标进行归一化处理来综合评价两种网络在地图图片识别中的优越性.得出结论:SqueezeNet网络在地图识别应用中更具优越性,可有效提升在互联网地图图片中所包含"问题地图"的审查效率和及时响应服务. 相似文献
63.
针对大多数网络存在精度低,特征冗余,计算量大,训练时间长等问题,提出密集连接特征金字塔网络(DCFPN),将特征提取网络得到的特征图通过一组并行深度可分离空洞卷积进一步计算其全局语义信息,并搭建解码上采样网络,加入连接组合特征层的结构,对遥感影像进行语义分割实现崩滑体提取,较好地解决了参数量过多,计算时间较长和精度较低等问题.通过特征金字塔网络(FPN)和DCFPN在崩滑体数据集上的大量对比实验表明,DCFPN在崩滑体语义分割方面有更高的精度并且计算量更少,训练时间更短,能够更好地为应急抢险工作. 相似文献
64.
针对高光谱影像分类问题,提出了基于深度卷积循环神经网络的高光谱影像空谱特征分类方法.首先将高光谱数据立方体看作一组特征序列;然后利用深度卷积循环神经网络构建特征序列的依赖关系,并采用"预训练+微调"的训练策略对深层网络模型进行训练,从而使得所设计的深层网络在训练样本较少的情况下也能得到更加充分的优化.在Pavia大学和Indian Pines数据集上的试验结果表明,构建的深度卷积循环神经网络的分类精度比RNN方法分别提升了9.49％和5.8％. 相似文献
65.
确定区域大地水准面的几何水准方法在拟合大地水面时未顾及重力场信息,仅是一种单纯的数学拟合,忽略了重力场数据自身的物理性和不同数据间的相关性.近年来,深度学习方法得到广泛重视与研究.本文提出了一种有监督学习的RBF神经网络精化大地水准面的方法,使用包含重力异常和大地水准面高的重力场数据进行神经网络训练,并采用K-means聚类算法为RBF神经网络的径向基函数进行初始化,提高神经网络的收敛速度和精度.实验结果表明,该方法确定的平原、丘陵和山地复杂实验区域大地水准面高标准差分别为0.044、0.159和1.075 cm,优于使用几何水准直接拟合大地水准面高的精度,且在重力异常中加入蒙特卡罗随机噪声模拟的观测误差后,3类实验区域标准差总体仍在cm级,误差增幅不显著,表明该方法在确定大地水准面时,能够抑制观测误差的影响. 相似文献
66.
手绘军队标号识别是基于草图的战场态势表达的重要组成部分.针对现有的草图特征手工提取方法费时费力,以及依靠数据驱动的深度学习方法泛化能力受到训练数据多样化制约的问题,提出一种注意力机制与卷积神经网络融合的军队标号识别方法.首先构建了特征提取模型Sketch-Net,实现手绘军队标号特征的初步提取;然后引入注意力机制模块,分别捕获特征在通道和空间位置中的依赖关系,增强模型提取特征信息的有效性.结果表明,提出的方法在建立的军队标号数据集上的识别正确率达到95.75％,能有效应用于手绘军队标号的识别. 相似文献
67.
刘占利 《测绘与空间地理信息》2021,44(11):151-154
跨海大桥在运行期间因受自身因素以及飓风、海浪等多种外界因素的影响,桥梁变形表现为非线性变形.针对这种现象,本文以跨海大桥观测数据为例,使用小波理论进行去噪处理,对去噪后的数据分别建立BP神经网络预测模型以及POS-BP神经网络预测模型,并对比分析预测结果.结果表明:POS-BP神经网络预测模型预测精度更高. 相似文献
68.
张汉中 《测绘与空间地理信息》2021,44(10):136-139
研究一种利用国产高分卫星遥感数据进行自然资源调查的大数据应用算法,重点研究神经网络深度迭代回归算法在卫星遥感图像像素级分析过程中的地籍边界确认算法,将新算法与高分卫星大数据工具包自带地籍边界划分算法进行对比,发现:自带软件较革新软件,在林木种类误判数量上高出6.8倍,在农作物类型误判数量上高出19.2倍,在水产类型误判数量上高出4.1倍.革新软件对比自带软件,其大资源区边界精度提升65.9％,小资源区边界精度提升67.2％,综合分析其边界划分精度提升62.5％.该结果t<10.000,P<0.01,具有显著的统计学差异,该革新算法可以大幅度提升资源调查效率和资源区划分精度. 相似文献
69.
配电导线的状态对用电需要和用电安全而言有着重要的意义,当配电导线处于断股状态时,将可能导致严重用电事故.传统断股检视方法常依赖于人工,费时费力.为此,本文设计与研发了一套基于无人机影像的配电导线断股缺陷实时在线检测系统.该系统利用无人机获取配电导线影像,通过WiFi和WinSock机制完成影像数据传输;采用FCN网络而对获取的影像进行图像分割,仅保留导线信息.针对断股导线特有的图像特征,采用滑动窗口思想,沿导线轴向方向提取窗口内的图像特征参数,查找异常特征参数窗口,从而实现断股导向的自动检测.最后基于实测数据对系统的实验效果进行了验证.结果表明数据传输保持稳定、配电导线断股智能识别准确性高,所设计和研制的系统对配电导线安全检查有重要意义. 相似文献
70.
基于误差平方和最小准则构建回归分析模型和时间序列模型的组合模型,采用BP(black propagation)神经网络优化其组合模型的预测结果,最终获得信息最大化的预测结果.将此方法应用于南京地铁某号线自动化监测,结果显示其预测精度高于任何单一模型,预测精度得到有效提升. 相似文献