【摘 要】
：
深度学习因其自主挖掘和表征高光谱图像自身特征的能力,在高光谱图像分类任务中得到了广泛的应用。但是基于深度学习任务中的分类算法仍然存在数据冗余、精细特征提取不充分、光谱全局与局部信息丢失等问题,很多方法在对高光谱图像进行分类时,只考虑光谱信息或者空间信息,不能充分利用图像的特征。本文分析总结了高光谱图像分类现状后。针对上述问题,提出了两种基于空谱联合的高光谱图像分类算法,主要从动态卷积和图卷积两个方
论文部分内容阅读
深度学习因其自主挖掘和表征高光谱图像自身特征的能力,在高光谱图像分类任务中得到了广泛的应用。但是基于深度学习任务中的分类算法仍然存在数据冗余、精细特征提取不充分、光谱全局与局部信息丢失等问题,很多方法在对高光谱图像进行分类时,只考虑光谱信息或者空间信息,不能充分利用图像的特征。本文分析总结了高光谱图像分类现状后。针对上述问题,提出了两种基于空谱联合的高光谱图像分类算法,主要从动态卷积和图卷积两个方面解决目前基于空谱联合高光谱图像分类遇到的问题。针对高光谱图像分类任务中存在数据冗余,精细特征、空谱之间的交互特征的提取不充分等现象。提出了结合动态卷积和三重注意力机制的高光谱图像分类方法。首先对数据进行预处理,采用主成分分析方法进行降维,去除冗余信息;然后构建结合动态卷积改进的残差网络的特征提取模块,动态卷积自适应的调整卷积参数提取深度精细化特征;动态卷积层后引入三重注意力机制跨维度相互作用获取更有分辨性的高光谱空谱信息。该方法高效的捕获了精细化特征和跨纬度交互的空谱信息。分别在Pavia University、Kennedy Space Center、Salinas三个公开数据集上进行分类实验,结果表明该方法增强了网络模型的分类性能,有效的提高了分类精度。其次针对高光谱图像信息量大、光谱全局与局部信息边缘化信息不易获取的现象,提出了一种基于图卷积网络的模型用于高光谱图像分类。首先采用超像素算法将数据处理成超像素节点,生成的图节点更适用于图卷积网络进行卷积运算;同时图卷积可以将邻居节点的信息作为当前节点的信息补充,获取边缘化信息和更清晰地边界特征,得到的高光谱特征比单一个体特征更完整;在图卷积网络中引入多尺度操作,多尺度网络的构建从不同尺度充分挖掘高光谱图像的局部特征,并且提取到更丰富的空谱联合信息。在三个公开数据集上的研究结果显示,该方法获得了更好的分类效果,更高的分类精度。
其他文献
密度峰值聚类算法在人工确定聚类中心之后仅通过一次遍历就能实现非聚类中心点的有效分配。该算法思想简单且具有较强的实用性,但仍存在一些亟待解决的问题,如基于全局参数dc计算局部密度和斥群值且聚类结果对dc敏感,无法自适应确定聚类中心,处理密度不均数据集时准确率较低,处理复杂流型结构数据集时容易错误分配剩余样本点等。本文针对上述问题提出对应的改进策略。针对密度峰值聚类算法存在的dc敏感,需人工确定聚类中
COVID-19冠状病毒是2019年开始在全球范围内传播的一种大规模传染性呼吸道疾病。COVID-19不仅对我们的生活、日常习惯和医疗保健系统产生了普遍有害的影响,而且还会让我们因为感染而导致死亡。无论何时,要对一个新病毒进行研究,都得提取其基因,然后在数据库搜索是否有同源基因的存在。由于基因测序技术的发展,字符串匹配算法作为一种传统的算法受到了巨大的挑战。研究表明,基因测序过程中会出现大量的短读
研究了深冷处理与传统热处理对35CrMo合金结构钢的力学性能、尺寸稳定性和微观组织的影响。采用圆环三角法对不同工艺处理后的尺寸稳定性进行评价。结果表明，淬回火后增加深冷处理能够使35CrMo的抗拉强度提高32 MPa，屈服强度提高33.5 MPa，伸长率提高26.7%，冲击韧性保持不变。高温回火后材料内应力得到充分释放，试样的稳定性较好，增加深冷处理能够进一步提高材料的尺寸稳定性。淬火后回火前增加
随着深度神经网络技术的发展和日益增长的工业需求,目标检测越来越受到人们的重视,并取得了显著的成绩。目前,大多数算法都是针对一定尺寸的常规目标。然而,由于小目标的尺寸相对较小,经过神经网络的下采样处理后像素数目越来越少,导致提取的目标特征不明显。检测中经常出现漏检和误检,严重影响了目标检测的效果。本文针对小目标检测效果差的问题,在算法的特征提取部分,采用并行卷积、空洞卷积以及残差网络来增大特征图的感
基于数据相关性的深度异常检测方法旨在挖掘数据样本更深层次的特征信息,通过深度学习的方法对获取的数据样本进行训练。目前,在异常检测领域传统方法和深度学习方法依然存在问题。大多异常检测方法只是对数据样本本身特征的研究,并没有考虑到数据样本之间的关联性,会丢失一些原始样本的特征,造成检测效果不理想。基于自编码器的异常检测采用重构误差作为异常分数,无法通过客观方法确定适当的权重。为了避免原始样本特征的丢失
温度作为常见的物理量之一,对人们的生产生活起着重要的作用,因此,温度的测量与控制有非常重要的意义。与传统的温度传感器相比,光纤温度传感器具有体积小、耐腐蚀、重量轻等优点,尤其是光纤法布里-珀罗干涉计（FPI）,还具有结构简单、稳定性好的优点,近年来受到了研究者的广泛关注。然而,受二氧化硅材料热膨胀系数和热光系数偏低的影响,全光纤单腔温度传感器的灵敏度仅约为10pm/℃。近年来,光学游标效应被广泛用
多目标跟踪方法一直是计算机视觉领域的研究热点,被广泛应用于智能监控和智慧交通等领域。然而在多目标跟踪中,当目标发生移动,导致目标形态变化或目标发生遮挡,造成目标特征提取困难以及特征提取不充分等问题。从而影响目标检测任务的精度,进而影响多目标跟踪的性能。因此本文分别针对多目标跟踪中的检测和跟踪任务进行研究,提出了一种基于SDA-DLA34-R的多目标检测跟踪算法（An improved DLA34
激光雷达（Li DAR）技术是一种主动式遥感技术。Li DAR数据可以提供研究区域的地物高度等有价值的信息,以便于计算机处理区分地物类别。传统卷积神经网络（CNN）近些年已经被广泛应用于遥感图像分类领域,但是传统CNN随着网络深度的增加会出现过拟合问题。深度神经网络中带有跳跃连接的残差网络（Res Net）可以缓解以上问题,但Res Net在加深网络过程中也存在特征图尺寸逐渐减小,丢失细节信息等问
信号调制识别技术主要是指在缺乏相关先验信息的情况下,判断信号所用调制方式以及估计相关参数的技术。调制识别技术在电子侦察、无线电监控等军事、民用领域有着举足轻重的地位。传统调制识别技术主要利用信号时域波形及其变换域特征进行识别判断,识别过程依赖于算法设计人员的主观经验,工作效率低、人工成本高、算法通用性差。伴随硬件计算能力的提升与人工智能算法理论的广泛应用,将人工智能相关算法应用于信号调制识别领域,
利用X射线衍射仪（XRD）、扫描电镜（SEM）和弯曲试验机等研究了将WC-12Co硬质合金缓慢降温至-196℃和直接置于液氮中两种超低温处理工艺对其力学性能、耐磨损性能、残余应力及晶体结构的影响。结果表明，两种超低温处理工艺均可提高硬质合金的抗弯强度和硬度，且随处理时间的延长而提高，但处理时长为72 h后，硬质合金的抗弯强度和硬度基本不再提高。采用缓冷至-196℃的工艺效果明显好于液氮直冷的，且液