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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 276 毫秒
1.
合成孔径雷达( SAR)目标识别在军事和民用领域都具有重要的研究价值。但由于SAR数据获取成本高、样本数目少,传统的卷积神经网络提取目标特征的能力不足,准确率低下。提出结合卷积注意力和胶囊网络的分类模型,利用胶囊网络中的多维向量神经元表示目标更多的特征;同时,考虑到少样本情况下目标特征信息缺乏,为提高神经网络的学习效率,对胶囊网络加入注意力机制,通过学习不同特征的重要程度,引导分类网络重点关注对分类结果贡献大的特征,弱化对分类结果贡献小的特征,提高神经网络的学习效率。针对MSTAR数据集和实测车辆数据集的实验结果表明,该算法的准确率高于传统的卷积神经网络和胶囊网络算法。  相似文献   

2.
图像维数约简在简化计算复杂性的同时,尽可能地去除数据之间的相关,以较少的特征获得良好的分类效果。车标二值图像水平和垂直投影直方图能够很好地表示车标对象,但目标特征维数较大,选用局部线性嵌入(LLE)算法进行维数约简,最后使用最小距离分类器进行分类识别,得到很好的分类效果。通过交通卡口获得的实测彩色车辆图像进行试验,车标识别准确度较不降维识别提高了9%。  相似文献   

3.
针对光电图像中舰船分类检测困难的问题,提出一种基于改进循环注意卷积神经网络(recurrent attention convolutional neural network,RA-CNN)的舰船目标识别方法。该方法中的VGG19采用多个卷积层提取图像特征,注意建议网络(attention proposal network,APN)通过全连接层的输出定位特征区域,然后采用尺度依赖池化(scale-dependent pooling,SDP)算法选择VGG19中合适的卷积层输出进行类别判定,最后引入多特征描述特征区域,交叉训练VGG19和APN来加速收敛和提高模型精度。利用自建舰船数据集对方法进行测试,识别准确率较VGG19和RA-CNN有较大提升,识别准确率最高可达86.7%。  相似文献   

4.
在复杂背景下,实现汽车牌照的快速定位是目前车牌识别领域亟待解决的问题。本文提出了一种基于分块和区域收缩思想的车牌定位方法。实验结果表明,该方法可以实现复杂背景下汽车牌照的快速定位,并且定位准确率较高,鲁棒性较好。  相似文献   

5.
合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)在合成孔径累积时间内仅在小范围方位角获取目标的后向散射特性,导致SAR图像对观测方位向的变化极其敏感。通过图像非相干合成方法将不同方位向上的多幅同目标SAR图像合成单幅特征更明显的SAR图像,通过二维主成分分析方法提取特征和k-近邻分类方法实现目标识别。在两组不同数据集上对识别性能进行分析。实验结果表明,多角度SAR的识别率比单一角度更高。多角度SAR对观测平台俯视角的变化具有较强的鲁棒性。  相似文献   

6.
提出一种SAR图像分割方法,即整合了模糊C均值聚类和基于区域水平集演化的分割方法.该方法通过模糊聚类的结果计算水平集演化的初始化条件及控制参数,从而克服了水平集演化依赖于初始化条件和控制参数且需要较多人工干预的缺陷,增强了方法的鲁棒性.模拟图像及真实SAR图像的实验表明,该方法在不需要人工干预的情况下,能够快速、准确地分割出感兴趣区域.  相似文献   

7.
结合K-means算法和谱聚类方法的优点,提出一种新的高光谱图像聚类方法。该方法在对高光谱图像数据进行特征降维的基础上,采用K-means算法对图像进行粗聚类处理,然后采用谱聚类方法对粗聚类结果进行较高精度的聚类。与K-means聚类算法相比,该方法有效提高了高光谱图像聚类的分类精度。对模拟数据和真实的高光谱数据的对比实验表明,相对于K-means和谱聚类方法,该方法具有良好的聚类性能。  相似文献   

8.
对交通目标监控系统中运动车辆阴影的检测与去除的关键步骤进行研究,利用车辆阴影所固有的特征进行阴影抑制,针对车辆颜色与背景颜色相近时分割容易丢失目标车辆部分像素点的问题,提出了在提取的过程中将图像阈值分割和边缘检测相结合的算法,较好地把目标车辆完整的提取出来,便于车辆的准确定位.  相似文献   

9.
缺失数据填充是数据分析处理领域的一个重要研究课题。特别是在采集数据量较少的情况下,缺失数据填充的难度极大。针对这个问题,提出一种基于改进神经过程模型的缺失数据填充算法,该算法可有效提升小数据集背景下的缺失数据填充性能。首先,将观测到的时间序列进行单一表示,由神经网络得到各自的表征向量;其次,通过神经过程模型获得数据的分布函数,并在训练阶段引入修正系数α,从而根据数据缺失率更加精确地确定训练数据的采样率;最后,加入填充过程,通过训练好的模型估计数据缺失值。为检验算法性能,在海洋表面温度数据集以及北京PM2.5含量数据集上进行仿真实验,结果表明该算法在小数据集背景下具有良好的填充效果。与其他算法相比,所提算法在高缺失率的情况下具有更低的均方根误差。  相似文献   

10.
针对目前高光谱图像半监督降维算法中基于流形学习的开放性选择近邻参数问题,以及利用传统算法不能有效地获取标签数据的局部信息,提出了一种无需考虑近邻参数的半监督局部稀疏嵌入(SELSE)算法.该算法基于稀疏表示理论,通过求解范数优化问题构建稀疏系数图,并且利用有限的标签数据最大化类间信息,提取高光谱图像的特征.在AVIRIS高光谱遥感图像的Indian Pine数据集上进行仿真实验,结果表明所提出算法在分类精度和计算效率上都有所提高.  相似文献   

11.
为了从轿车图像中快速、准确地识别出轿车车型,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)方法作为分类器,以轿车的长、宽、高和轴距等4个特征参数作为输入特征向量,并根据这些特征向量对不同车型进行分类和识别.实验结果表明,对11个品牌15种车型的识别准确率达100%.本研究表明,在正确选取轿车的特...  相似文献   

12.
近年来,基于图像增广和一致性正则化的半监督学习(semi-supervised learning, SSL)方法被广泛应用并取得了很大的成功。然而,由于伪标签算法存在"认知偏误"问题,即模型的错误通过伪标签累积从而难以改正,因此很少有人关注基于伪标签(pseudo-labeling, PL)的半监督学习方法。提出一种特征图的原型图注意力特征修正模型(prototype attention layer, PAL):即在神经网络映射的特征空间上学习一个图注意力模型,将此模型应用于特征空间中,可以充分利用原型的信息来修正特征,将修正后的特征所产生的伪标签与原型分配产生的伪标签随机线性组合,从而得到新的伪标签。将这一模型应用到2种伪标签半监督学习框架上所得到的算法(prototype attention improved pseudo-labeling,PAIPL),在CIFAR-10和CIFAR-100的多个半监督分类问题上进行测试,分类准确率都得到了显著提升。特别地,将提出的修正模型应用于伪标签半监督学习PLCB框架时,又提出相互混合的监督技术,从而取得了更好的效果。还将提出的模型应用到其他多个伪标签半监督学习框架上,并在多个数据集上进行实验,验证了所提出的模型作为一个附加模块是普适且有效的。  相似文献   

13.
随着公路的发展 ,汽车的车速也在不断提高。汽车底盘前轮定位系统的精确与否对车辆行驶是否舒适、安全以及经济实用等方面带来很大影响。文章分析了车轮定位倾角变化的原因 ,提出了调整办法和改进措施 ,以保证汽车具有良好的行驶性能。  相似文献   

14.
2012年,我国由于各种原因导致车辆被水淹泡造成的经济损失数以亿计,给社会带来很大负担。本文针对水淹车故障,提出如何应急处理,如何维修事故车辆,以降低损失。把水淹车的情况分成三个层次,分别阐述其处理方法和注意事项。为修理人员和有车族提供参考。  相似文献   

15.
苏州市私人汽车消费者购买行为研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
近年来苏州市私家车发展迅猛。消费者除考虑汽车的车型、价格、安全性、油耗等因素外,购买行为还会受到如文化因素、社会因素、个人因素等方面的影响。汽车经销企业要制定相应的市场营销策略,满足消费者的需求,实现企业与消费者的共赢。  相似文献   

16.
在水文实测数据匮乏地区,尝试完全利用遥感技术建立一种基于上下游水位响应规律的洪涝预测方法,对当地洪涝预警工作具有重要意义.以斯里兰卡南部Nilwara河为例,利用14期Sentinel-1A SAR影像(2015-2017年)提取的上下游洪峰水位数据,建立下游洪峰水位预测模型,预测下游最大洪水淹没范围,并在模型精度评价...  相似文献   

17.
汽车座椅的舒适性是人们购买汽车的重要性能指标之一,而影响座椅舒适性的关键部件是座椅滑轨.目前,国内在座椅滑轨的舒适性方面缺乏相应的质量检测设备.以汽车电动滑轨为研究对象,以VC++为开发工具,采用VC与Matlab混合编程方式并借助于SQL Server数据库,开发汽车电动滑轨舒适性测试系统,并阐述系统的总体架构、系统硬件的选用以及软件开发中的一些关键技术.经运行测试,整体效果良好,基本可以满足电动座椅的舒适性测试需要,但系统对信号处理的精度还有待提高.  相似文献   

18.
应用MODIS 250m分辨率遥感影像对中国华北地区分别采用最大似然法、Parzen窗、CART决策树、BP神经网络F、uzzy ARTMAP神经网络等5种分类方法进行区域尺度上土地覆盖制图的比较试验.结果表明:(1)Parzen窗法分类性能最优,CART和BP其次,Fuzzy ARTMAP表现较差.(2)CART决策树具有较好鲁棒性,但缺点是样本代价较大;BP神经网络分类器能达到较高精度,但缺点是需较高质量的样本、网络结构参数难以确定,造成其稳健性较差;FuzzyARTMAP则未能表现出理想结果.(3)训练样本数量差异造成:最大似然法的分类精度差异值低于5%;Parzen窗法和Fuzzy ARTMAP差异为5%~10%;CART和BP差异在10%以上。  相似文献   

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