场景分类相关论文
可见光-SAR（合成孔径雷达）遥感图像的高精度匹配是视觉导航、图像融合等典型遥感应用的基础，现有匹配方法主要聚焦在非线性辐射失真（NR......
针对高速公路流量大、行车速度快，突发交通事故对交通流的影响显著等特点，根据事故发生地点将其分为主线、进口匝道下游、出口匝道下......
本文以机载红外预警探测为研究背景,不同复杂程度的场景会给红外目标检测跟踪带来不同程度的影响,导致当下目标检测跟踪算法普遍存......
针对传统航拍视频图像CNN模型天气分类效果差、无法满足移动设备应用以及现有天气图像数据集匮乏且场景单一的问题,构建了晴天、雨......
随着遥感技术的发展,遥感影像的空间分辨率越来越高,传统的像素级遥感图像分类或面向对象的分类方法已无法满足当前分类需求。在高......
遥感影像信息提取是遥感领域的一项基础而重要的任务,其对于变化检测、地理数据更新、灾害评估等都具有极其重要的意义与应用价值......
对高分辨率遥感影像进行场景分类是解译遥感影像信息的一项重要工作。为了更全面,准确地识别遥感影像所包含的信息,研究者们不满足......
针对光学遥感场景图像存在由空间模式复杂、类间相似度大和同类多样性高导致的模型分类准确度受限的问题,提出一种基于多级别跨层......
近年来,图像处理技术的发展日益迅速,因为图像是日常生活中进行信息交互的基础,贯穿信息的感知、传输和处理的整个过程,具有深远意......
灰度图像彩色化是图像处理领域的重要研究方向,在医学诊断、工业检测和军事侦查等方面具有重要的应用价值。传统的灰度图像彩色化......
图像分类是模式识别和计算机视觉领域中重要的研究内容之一。对图像分类的研究可以促进网络图像检索、视频监控和图像场景理解等实......
近年来,随着遥感技术的发展,人们所获得遥感影像的数量和分辨率均有飞跃式增长。这些遥感影像具有数据量大、覆盖范围广和时间连续......
高分辨率遥感图像场景分类是遥感技术的重要应用,近些年来在自然灾害检测、环境监测和城市规划等诸多领域中发挥着越来越重要的作......
作为图像处理的基础应用,图像目标提取是指从单幅图像或序列图像中识别和解译有意义的对象,图像场景分类是指识别不同种类的场景图......
探索用户场景的分类及应用,构建交互设计策略模型。通过阐述交互设计要素与场景要素的关系,推导出场景化交互要素。总结在不同视角......
随着遥感观测技术的快速发展,遥感图像数据急剧增长,准确识别遥感图像占据着越来越重要的地位。遥感图像分类不仅在军事中侦测战略......
近年来,以高分辨率遥感影像为基础,结合大数据和移动互联网等前沿技术,构建综合交通时空大数据管理平台及行业治理与分析决策系统,......
铁路领域产生海量的图片数据，基于深度学习的场景分类方法能够有效实现铁路大数据场景下的图片分类需求，本文利用迁移学习的思想，将主......
通过行驶记录仪采集自然驾驶中的危险工况，在基于场景分类后进行工况的数据统计，并通过主观评价对工况危险度进行分级，基于此结果选取......
遥感图像的场景分类是学习和发现图像与场景语义内容标签的一个映射过程.根据图像特征提取的层次,场景分类可分为低层特征描述和中......
遥感图像场景分类是高分辨率遥感图像解译中的重要研究课题.面对已标注遥感图像样本缺乏造成的小样本问题,文中利用迁移学习思想,......
会议
高分辨率遥感影像场景分类越来越受到人们关注,然而,传统的方法如词袋模型、主题模型都基于人工设计的特征,需要人工设计.该文先利......
与中、低分辨率遥感图像相比，高分辨率遥感图像提供了更丰富的地表信息：地物的几何结构更加明显，空间布局更加清晰，纹理和尺寸等特征更......
提出了一种基于集成卷积神经网络(CNN)的遥感影像场景分类算法。通过构建反向传播网络实现了场景图像的复杂度度量;根据图像的复杂......
图像场景分类一直是计算机视觉领域的一个热点问题。提出了协方差描述子场景分类算法,它聚合了像素位置、颜色特征、方向特征和局......
针对小样本遥感影像场景数据集中地物多样性和分布复杂性引起的分类精度低下的问题,提出一种基于迁移学习的混合专家(TLMoE)分类模......
针对传统卷积神经网络随着深度加深而导致网络退化以及计算量大等问题,提出一种改进残差神经网络的遥感图像场景分类方法。该方法......
高分遥感影像的场景分类是解译遥感影像信息的重要工作之一。为了准确提取出目标信息,针对高分遥感影像场景分类中存在的背景复杂......
提出一种基于深度对抗域适应的高分辨率遥感影像跨域分类方法。利用深度卷积神经网络VGG16(Visual Geometry Group)学习场景影像的......
遥感场景类别的语义词向量与图像特征原型的距离结构不一致问题,严重影响遥感场景零样本分类效果。针对该问题,利用不同词向量间一......
高分辨遥感图像分类是对地观测领域的重要研究内容。随着传感器技术的飞速发展,遥感对地观测系统所采集图像的分辨率得到极大的提......
随着RGB-D数据采集系统的兴起，利用RGB-D数据的室内场景重建成为三维重建领域的热点，作为其中的关键环节，点云配准技术受到了广泛的关......
城市轨道交通是现代化交通基础设施的重要组成部分,5G作为新一代移动通信技术,可提供高速率、低时延的无线数据传输,有助于提升城......
目前光学遥感图像场景分类方法,未曾确定图像场景分类隶属度函数,导致光学遥感图像场景分类效果差,图像场景分类指标值低,还存在较......
节能降耗一直是通信行业关注的热点问题。为实现节能减排,资源最大化利用及更高的效益产出比,同时实现公司的降本增效,需要进一步......
针对高分遥感影像场景分类准确率低的问题,提出了一种改进的卷积神经网络模型AResNet。该模型将注意力机制引入到预置残差网络中,......
深度学习能够提高光学遥感图像场景分类的准确率和效率,但光学遥感图像语义丰富,部分场景仍存在易误分类的情况,同时由网络模型规......
对于小样本集合的遥感影像场景分类问题,采取了一种基于迁移学习的卷积神经网络高分辨率遥感影像识别方法,通过深度卷积神经网络In......
针对基于人工提取特征的传统分类方法无法有效表达高空间分辨率遥感影像高层语义信息,且需要大量高质量训练数据,而带标签样本数据......
针对遥感影像数据集的图像在形状、纹理和颜色上存在较大差别,以及因拍摄高度和角度不同存在的尺度差异导致遥感场景分类精度不高......
遥感图像场景分类问题是目前遥感图像处理领域中的研究热点之一。卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNNs)具有强的特征......
