【摘 要】
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针对海浪场中合成孔径雷达(SAR)图像的灰度特征混杂、人工目视分类困难的问题,本文利用简化的Inception-ResNet-V2模型与注意力机制相结合的方法,在减少网络层数、加快运算效率的同时,大幅度提升了计算机对SAR图像中海浪条纹清晰度的识别准确率。在利用模型进行图像分类时,本文提出分块识别的方式,对各块分类概率结果进行累加后取概率最大的类别,可提升1.8%的识别准确率,使最终准确率达到了89.6%。最后,本文基于深度学习结合12000幅分类样本实现了总计5万幅ASAR图像的分类研究,获得条纹清晰组
【机 构】
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中国海洋大学信息科学与工程学院,青岛海洋科学与技术试点国家实验室区域海洋与数值模拟实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于多源卫星遥感的全球涌浪起源与传播路径研究”(41331172)资助。
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针对海浪场中合成孔径雷达(SAR)图像的灰度特征混杂、人工目视分类困难的问题,本文利用简化的Inception-ResNet-V2模型与注意力机制相结合的方法,在减少网络层数、加快运算效率的同时,大幅度提升了计算机对SAR图像中海浪条纹清晰度的识别准确率。在利用模型进行图像分类时,本文提出分块识别的方式,对各块分类概率结果进行累加后取概率最大的类别,可提升1.8%的识别准确率,使最终准确率达到了89.6%。最后,本文基于深度学习结合12000幅分类样本实现了总计5万幅ASAR图像的分类研究,获得条纹清晰组
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