融合图像和时空信息的社交媒体用户活动分类方法          下载免费PDF全文

杨超  杨柳松  杜阳  祁昆仑 《武汉大学学报(信息科学版)》2023,48(3):463-470

社交媒体签到数据中蕴含着大量的用户活动信息。理解社交媒体用户的活动和行为类型,对探索人类的移动性和行为模式等有着重要意义。提出了一种针对新浪微博（简称为微博）的用户活动分类方法,结合图像表达和时空数据分类技术,识别微博签到数据所代表的用户活动类型。首先,根据兴趣点属性信息将微博签到数据所代表的用户活动分为餐饮、生活服务、校园、户外、娱乐、出行6大类;然后,基于卷积神经网络和K近邻分类方法,融合签到数据中的图像场景信息与时空信息,对微博用户的活动行为进行分类。实验结果表明,所提方法能够显著提高微博用户活动类型识别的准确性,为精确探索人类行为活动提供更加有效的数据支持。  相似文献   

MPI+OpenMP环境下的特征函数空间滤值并行化方法研究     

祁昆仑  陈玉敏  吴华意  龚健雅 《武汉大学学报(信息科学版)》2013,38(6):742-745,750

针对现有的特征函数空间滤值方法存在算法复杂、计算效率低下、难以满足海量空间数据应用需求等问题,提出一种特征函数空间滤值并行化方法。基于主从模型(master/slave模型)和MPI+OpenMP混合编程模式,充分挖掘多核集群下计算机的性能,并在多核集群平台上与纯MPI算法进行了对比实验。结果表明,基于MPI+OpenMP的方法能够获得更高的并行加速比和计算效率。  相似文献   

基于多任务联合稀疏和低秩表示的高分辨率遥感图像分类          下载免费PDF全文

刘文轩  祁昆仑  吴柏燕  吴华意 《武汉大学学报(信息科学版)》2018,43(2):297-303

多任务学习（multitask learning,MTL）是一种利用多个任务间共享信息并行学习以提高模型泛化性能的机器学习方法,研究表明该方法可以提升高分辨率遥感图像的分类精度。提出一种基于多任务联合稀疏和低秩表示（multitask joint sparse and low-rank representation,MJSLR）的高分辨率遥感图像分类模型,并采用加速近似梯度法求解凸的光滑函数和非光滑约束的组合优化问题。实验对比分析了多任务和单任务的学习模型,并比较了MJSLR、多核学习方法和多任务联合稀疏表达方法的图像分类准确率,结果表明多任务学习模型能够获得优于单任务学习模型的分类精度,而且融合低秩约束能够一定程度上提高多任务分类模型的精度。  相似文献   

基于多尺度循环注意力网络的遥感影像场景分类方法          下载免费PDF全文

马欣悦  王梨名  祁昆仑  郑贵洲 《地球科学》2021,46(10):3740-3752

高分辨率遥感影像场景分类一直是遥感领域的研究热点.针对遥感场景对尺度的需求具有多样性的问题,提出了一种基于多尺度循环注意力网络的遥感影像场景分类方法.首先,通过Resnet50提取遥感影像多个尺度的特征,采用注意力机制得到影像不同尺度下的关注区域,对关注区域进行裁剪和缩放并输入到网络.然后,融合原始影像不同尺度的特征及其关注区域的影像特征,输入到全连接层完成分类预测.此分类方法在UC Merced Land-Use和NWPU-RESISC45公开数据集上进行了验证,平均分类精度较基础模型Resnet50分别提升了1.89%和2.70%.结果表明,多尺度循环注意力网络可以进一步提升遥感影像场景分类的精度.   相似文献   

基于视觉特征的高分辨率光学遥感影像多任务分类研究   总被引：2，自引：1，他引：1  

祁昆仑 《测绘学报》2017,46(6):802-802

正计算机技术的进步推动了高分辨率遥感图像空间信息智能提取相关研究的发展,如何利用计算机视觉领域的特征表达有效地描述高分辨率遥感图像,并采用高效的分类模型融合不同的特征,是当前遥感图像自动化解译的一种有效思路。遥感影像分辨率的提升使得遥感场景越来越复杂,但同时地面目标也越来越清晰。由于遥感地物种类繁  相似文献