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91.
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
92.
目前ToF相机标定多是利用激光反射强度图像并采用张正友棋盘格的标定方法,通过最小化重投影误差对相机参数进行优化.但因图像分辨率的影响,像点坐标的准确提取存在困难,通常包含较大的误差,解算方法对噪声也较为敏感.预期今后的研究将更多地结合距离值信息,并进一步提高像点坐标检测的准确性,优化相机模型,以提升解算方法的稳定性和精度. 相似文献
93.
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
94.
提出一种基于堆叠降噪自编码器的影像特征融合变化检测方法.首先在影像分割对象的像素级特征和对象级特征分析、设计与提取基础上,通过像素级特征主成分分析与特征优选处理算法,实现遥感影像多类型特征融合并构建分割对象的多维特征向量;其次利用堆叠降噪自编码器的高维复杂数据处理能力,实现遥感影像多维融合特征的变化检测.实验结果表明,该方法与传统的像素级或对象级特征变化检测方法相比,具有更高的变化检测精度. 相似文献
95.
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
96.
分别针对纯砂地基、水平加筋地基和新型三维立体加筋(简称横-竖加筋)地基进行了多组模型试验。主要研究了单层横-竖加筋深度和横-竖加筋层数对地基的影响,并通过与水平加筋地基的比较,结合横-竖地基砂土滑移面的形状,初步分析了横-竖加筋地基的加固机制。试验结果表明,同等试验条件下,横-竖筋的加筋效果较水平筋的好,对于单层横-竖加筋地基,加筋效果随加筋深度的增加而减弱,加筋深度超过一定范围后,加筋对地基受力性能的改善不明显。对于多层横-竖加筋地基,随加筋层数的增加,承载力增加,沉降减小。 相似文献
97.
这里将单程波真振幅方程与分步傅里叶算子（SSF）相结合,同时还结合了保幅算法和分步傅里叶算法的优点,因此该方法具有计算量小,占内存少,能处理横向变化的速度等优点。并且克服了傅里叶有限差分方法偏移后的振幅都有很大的偏差的不足。与目前广泛应用的常规的分步有限差分叠前深度偏移相比,具有成像精度高,保持地震波动力学特征等优点。在Marmousi模型上成功地进行了真振幅分步傅里叠前深度偏移处理,取得了理想的成像效果。 相似文献
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