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高分辨率遥感影像的深度学习变化检测方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为提升高分辨率遥感影像的变化检测精度,提出一种利用深度学习的变化检测方法。在预处理的基础上,利用顾及邻域信息的改进变化矢量分析算法和灰度共生矩阵算法获取影像间光谱和纹理变化,并通过设置自适应采样区间提取最可能的变化和未变化区域样本。构建并训练包含标签层的高斯伯努利深度限制玻尔兹曼机模型,以提取变化和未变化区域深层特征,从而有效辨别变化区域。通过WorldView-3与Pléiades-1影像的试验表明本文方法在变化检测精度方面优于对比方法。 相似文献
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为使人员疏散离散模型更好描述行人微观特性,提出一种改进元胞自动机的人员疏散模型。在传统模型基础上,将空间划分为更细小网格,令单个行人占据多个网格以便展现行人间微观行为。引入社会力模型中自身驱动力、排斥力、摩擦力的运算规则改进模型,以模拟行人间碰撞现象。通过建立行人出口选择机制并改进移动规则,真实模拟行人动态出口选择过程。疏散过程中考虑了速度因素,能更加具体展现行人不同的移动方式。模拟结果显示,改进的模型能够真实地反映人员疏散的具体过程。 相似文献
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