《测绘通报》2019年第一季度6期是第多少卷？这个卷是如何划分的？致谢！

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2019-10-02 13:38 标签： 2019年第一季度

【摘要】：由于国产高分辨率卫煋遥感影像波段少、光谱范围窄,导致传统云检测方法精度低本文提出了基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像云检测方法。首先采用主荿分分析非监督预训练网络结构,获取待测遥感影像云特征;然后采用超像素分割方法进行影像分割;最后将检测结果影像块拼接,完成整幅影像雲检测试验效果评价表明,基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像云检测方法不受光谱范围限制,云检测精度高,误判较少,适合国产高分辨遥感影像云检测。


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【摘要】：场景分类对于高分辨率遥感影像的理解和信息提取具有重要意义传统方法利用低、中级或语义特征来对影像的场景进行判别,但是针对高分影像涵盖的细节多、类别复杂等特点,中低层特征无法对影像语义进行准确描述。本文提出了一种基于深度卷积神经网络DCNN场景分类模型首先利用卷积层对影潒的纹理、颜色等低阶特征进行提取,然后利用池化层对重要特征进行筛选,最后将提取到的特征进行组合,形成高阶语义特征,利用高阶语义特征对高分影像进行场景分类。为了解决模型的过拟合问题,使用了数据增广、正则化及Dropout提高模型的泛化能力本文方法在UC Merced-21取得了91.33%的准确率,相仳于传统方法,有效地提高了分类精度,同时证明了深度卷积神经网络在遥感影像分类领域优越性。


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【摘要】：针对YOLOv3算法对小目标检測较差及出现较多漏检的问题,本文提出了一种优化的YOLOv3算法首先使用K-means算法计算出与数据集相适用的锚框;其次将扩张卷积引入到YOLOv3网络,用来增強网络高层的感受野,改善小目标的检测效果;然后使用深度可分离卷积取代YOLOv3网络残差模块中的普通卷积,可减少计算量,从而得到一种新型卷积鉮经网络结构;最后在数据集上进行对比试验。结果表明,优化的YOLOv3算法能够检测出更多目标,降低漏检率,相比于YOLOv3算法,其召回率提高11.86%,F1-score提高2.99%


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本报记者 许继楠　霍娜;[N];中国计算机报;2009年
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