【摘 要】
:
遥感图像目标检测是遥感图像任务中的重要组成部分,且在很多场景中都得到了很好的应用。随着获取遥感图像技术的发展与进步,遥感图像数据量快速增加并且获取的遥感图像分辨率越来越高,而今的遥感图像目标检测面临存储和实时性问题。哈希学习因其高效的计算效率常被用来处理大规模数据,其将高维数据映射为二进制码,然后进行其他任务,这样在提高大数据处理的速度方面效果显著。本文主要依据遥感图像的特性对哈希学习的分类方法进
论文部分内容阅读
遥感图像目标检测是遥感图像任务中的重要组成部分,且在很多场景中都得到了很好的应用。随着获取遥感图像技术的发展与进步,遥感图像数据量快速增加并且获取的遥感图像分辨率越来越高,而今的遥感图像目标检测面临存储和实时性问题。哈希学习因其高效的计算效率常被用来处理大规模数据,其将高维数据映射为二进制码,然后进行其他任务,这样在提高大数据处理的速度方面效果显著。本文主要依据遥感图像的特性对哈希学习的分类方法进行改进,提出了最优投影离散哈希遥感目标分类方法,并针对遇到的问题进一步改进该方法,随后将其应用到遥感图像目标检测任务中。本文的主要工作有:(1)提出了最优投影离散哈希的遥感目标分类,考虑到监督哈希学习过程中没有充分利用原始遥感图像特征信息,为了使生成的哈希码既能保持基于标签信息的相似性又能保持基于原始图像特征信息的相似性,在利用监督信息学习哈希码和哈希函数时,增加一个最优投影约束,在实验上验证了与以往的监督哈希方法相比,本文提出的最优投影离散哈希方法(OPSDH)来对遥感图像进行目标分类时分类精度有明显的提高。(2)研究了改进的最优投影离散哈希遥感图像目标分类方法,基于哈希学习的遥感目标分类精度会随着哈希码长度增加而增加,短哈希码在生成过程中的信息丢失严重,改进的OPSDH方法利用哈希码和原始空间特征信息进行重建来减少短哈希码生成过程中的信息丢失严重的问题。与当前高效的哈希方法相比,改进的OPSDH在保证长哈希编码时分类效果的前提下,在短哈希码时的分类精度有明显提升。(3)研究了基于最优投影离散哈希的遥感图像目标检测方法,将改进的OPSDH方法应用于遥感图像目标检测来有效提升遥感目标检测的速度,通过对遥感图像目标检测过程的研究,我们用OPSDH分类去除大部分背景信息,极大的加快了检测的速度,通过实验验证,与其他哈希学习分类方法相比,OPSDH也有明显的优势。(4)实现了一个基于最优投影离散哈希的遥感图像目标检测系统,将提出的遥感图像目标检测方法进行了实际的应用,在系统中实现了选择输入数据模块、检测结果呈现模块以及检测性能评估模块,并详细介绍和展示了各个模块的功能实现。
其他文献
现代雷达所处的工作环境比较复杂,由于周边目标的存在以及电磁干扰等原因,欠定问题和信号相干问题是当前阵列雷达系统进行DOA(Direction of Arrival)估计时所面临的两大难题。然而当前已有的解决这两类问题的算法大多是基于线阵提出的,并不适用于均匀圆阵。均匀圆阵相比于线阵拥有更好的角度估计性能且能同时估计俯仰角和水平角。基于此,本文基于LFMCW(Linear Frequency Mod
随着网联化技术不断发展,车联网网络安全问题逐渐暴露出来,对于车联网安全研究也在不断深入。入侵检测技术作为一种主动安全防护手段被应用到车联网当中,传统入侵检测技术并不适用复杂多维的车联网环境,现有的车联网安全研究工作更多注重车辆安全和功能安全,缺少入侵检测研究但更多的实例证明入侵行为在不断发生和增加,研究适合车联网的入侵检测技术十分必要。因此,本文针对车联网数据复杂多维条件对车联网数据进行特征处理并
文本事件抽取的目标是检测文本中的事件实例,如果存在,则标识事件类型及其所有论元和属性。近年来,虽然文本事件抽取方法研究得到了很大的关注,但是相对于实体抽取和关系抽取而言,现有的方法仍然存在模型复杂和抽取精度低的问题。本文考虑从特征编码和模型结构出发,采用流水线式方法,引入深度预训练语言模型,图卷积网络和注意力机制等,改进现有的文本事件抽取模型。主要研究工作如下:1.针对传统上下文无关词向量未考虑句
随着5G移动网络的到来以及便携式移动端网络设备的快速发展,人们能够从互联网中获取大量的信息,并在购物网站、社交媒体上随时随地发表自己的言论,带有用户个体情感的文本数据得到了爆发式增长。基于文本数据的情感分析任务自出现以来一直备受关注,在许多实际应用中得到了广泛的研究,该任务的目的是自动检测出文本中包含的情感极性,探究用户对产品、热点事件、问题、事物等的看法和观点,帮助个体或者组织作出更好的决策。本
作为细分光谱成像数据,高光谱遥感图像蕴含丰富的辐射和光谱信息,高光谱图像分类与异常检测是高光谱数据处理中的核心任务,在环境监测、地质勘探、国土安全等领域应用广泛。高光谱数据波段多,波段相关性高,特征维数高且存在冗余性。因此需要大量的训练样本来减少分类与异常检测的不稳定性。但是实际应用过程中训练样本的获取难度大、成本高。再加上高光谱图像的空间分辨率低、类内差异性强,存在混合像元现象和噪声等复杂情况,
随着国家经济的由快转稳,对钢铁的需求也从高数量转为高质量。转炉炼钢是我国目前主要的炼钢方式,出钢时钢水的温度及杂质含量是衡量其钢铁质量的重要指标,因此对炼钢终点的实时控制进行研究有重要意义。本文以转炉炼钢为应用背景,通过对炉口火焰图像和光谱进行分析,设计并建立了一个同时具有冶炼过程判断、炉口遮挡报警以及碳含量预测功能的转炉炼钢终点成分预测系统。使用多颜色空间融合分割结合Otsu阈值分割方法,提取出
干涉测量作为一种检测光学元件面形的常用方法,受到干涉仪参考平晶面形精度的制约,测量结果中含有参考平晶的面形误差。随着光学元件制造精度的提高,对面形检测精度的要求也随之提高。光学平面面形的绝对检验技术规避了干涉仪参考面形精度的制约,分离出参考平晶和测试平晶的面形误差,成为高精度干涉检测的重要手段。首先,提出了一种适用于大口径立式干涉仪的三平晶四面互检绝对检验方法。三平晶四面互检法计算并扣除了平晶翻转
汽车行驶工况构建任务在城市汽车油耗标定与智能交通领域都发挥着重要的作用。随着我国经济的快速发展,汽车技术朝着智能化、新能源的方向发展。汽车技术变换较快,城市道路特征也在不断发生变化,同时伴有汽车数量日益增多,交通日益复杂等问题。汽车行驶工况是标定城市汽车油耗的基础,需要满足精度、粒度、符合真实环境状态等要求。汽车行驶工况构建算法常由短行程聚类算法、短行程选取算法两个部分组成。在现有的行驶工况构建方
近年来,光学相干层析技术(Optical Coherence Tomography,OCT)从一种新兴的医学成像技术逐渐发展为多个研究领域的研究热点,其以非侵入、无损伤、高分辨率、高灵敏度等特点在包括医学成像、工业检测等方面已经体现出重要的应用价值和良好的应用前景。本文对微米分辨率谱域光学相干层析成像系统(Spectral-Domain Optical Coherence Tomography,S
随着通信和探测技术的发展,系统逐渐向多功能、高效率、大容量、低多径效应方向发展,超宽带技术受到了极大的重视。天线阵列结合收发组件和控制、处理电路,可构成对波束灵活控制的相控阵。超宽带宽角扫描的相控阵天线是多功能射频系统的重要组成部分,能够大大减少系统所需天线数量、重量及其所占空间,在星载、球载、机载和舰载等平台应用具有重要意义和广泛应用前景。本论文研究平面超宽带宽角扫描紧耦合双极化阵列天线,工作频