排序方式： 共有6条查询结果，搜索用时 0 毫秒
1
1.
2.
使用Qt库开发地震数据处理系统的分析与设计 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种运用Qt开发库和三方库Qwt对地震数据处理系统进行设计完善的方案,此方案基于面向对象思想,编程简便、容易维护、硬件兼容性好、可移植性强. 相似文献
3.
向量化的胶囊神经元和动态路由式的信息传递机制赋予了胶囊网络更强的特征表示能力。在遥感领域,基于胶囊网络的高光谱影像分类方法已经获得了较传统深度学习模型更为优异的分类结果。针对现有胶囊分类模型中存在的网络浅层、空谱联合信息利用不足等问题,本文利用卷积胶囊层、残差连接、三维卷积胶囊层构建了一种用于高光谱影像分类的新型深度胶囊网络。具体地,本文方法直接以高维数据立方体作为网络输入,并利用胶囊残差块逐层提取数据中的深层抽象特征。为了更加充分地利用影像中的空谱联合特征,在深层次的胶囊残差块中引入三维卷积胶囊层,以进一步提高分类精度。为了验证本文方法的有效性,选择University of Pavia、Indian Pines和Salinas等3个常用高光谱数据集和一个大规模机载高光谱数据集Chikusei进行实验。结果表明,与现有深度学习模型相比,本文方法能够获得更为优异的分类效果,在4个数据集上分别获得了99.43%、98.85%、97.14%和97.43%的总体分类精度。 相似文献
4.
本文提出了一种基于光流估计的高光谱卫星遥感数据的固体废弃物识别方法。首先,从序列数据的角度看待高光谱数据,引入DeepFlow光流估计技术提取光谱维度的亮度变化信息,作为更具判别性的光谱运动特征;然后,将提取的光谱运动特征与原始光谱特征相结合后输入至常用的支持向量机进行固废识别;最后,进一步提出固废识别后处理方法改善识别效果,并利用“珠海一号”高光谱卫星遥感数据,以河南省济源示范区为研究区展开试验。试验结果表明,本文方法能够对露天堆放的工业固体废弃物进行大范围的快速精准识别,初步锁定济源示范区内存在固废遗留和违规堆放行为的11个地域风险点,且识别精度优于传统的光谱特征提取和分类方法,为后期人工现地勘察固废和“清废”行动显著节省了时间和工作量。 相似文献
5.
近年来,基于深度学习的高光谱影像分类取得重要进展,针对高光谱影像分类训练样本稀缺的情况,提出一种结合注意力机制的轻量化关系网络（lightweight attention depth-wise relation network, LWAD-RN）, 以解决高光谱影像小样本分类问题。该网络由嵌入层和关联层组成,在嵌入层采用结合注意力机制的轻量化卷积神经网络提取像元特征,同时引入稠密网络结构;在关联层计算关联值进行分类,并采用基于任务的模式训练网络。利用3组公开的高光谱影像数据进行对比实验,结果表明,LWAD-RN能够有效提升小样本条件下（每类5个训练样本）的分类精度,同时提高了模型训练和分类效率。 相似文献
6.
针对传统光流技术的无人机视频运动目标检测方法计算效率低等问题,提出一种基于改进光流网络的无人机视频运动目标检测方法.首先利用卷积神经网络分别提取视频序列影像中目标的运动特征,并利用所提取特征进行光流计算;其次通过堆叠网络结构增加网络深度、引入小位移子网络等方法提高光流计算的精度和效率;最后通过光流阈值分割实现运动目标的检测.采用4组不同飞行模式下的无人机视频数据进行实验,实验结果表明,无论是在悬停模式还是在航行模式下,所提方法均能实现单目标、多目标和遮挡目标的检测,检测效果更好、计算效率更高(计算时间≤35 ms),基本能满足无人机视频运动目标实时处理的需求. 相似文献
1