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为了提高高光谱遥感图像的分类精度, 通过结合像元邻域谱与概率协同表示方法, 提出了一种基于空间信息与光谱信息的分类方法。首先采用插值方法生成像元的邻域谱, 然后用概率协同表示方法将待测样本进行分类。用所提出的方法在AVIRIS Indian Pines和Salinas scene高光谱遥感数据库上进行分类实验, 并和主成分分析、支持向量机、稀疏表示分类器和协同表示分类器方法进行了比较。结果表明, 所提出的方法在AVIRIS Indian Pines数据库上识别精度比主成分分析法高约17%, 其识别精度和kappa系数都优于另外4种方法。该方法是一种较好的高光谱遥感图像分类方法。 相似文献
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目前网络上的服装图像数量增长迅猛,对于大量服装图像实现智能分类的需求日益增加。将基于区域的全卷积网络(Region-Based Fully Convolutional Networks,R-FCN)引入到服装图像识别中,针对服装图像分类中网络训练时间长、形变服装图像识别率低的问题,提出一种新颖的改进框架HSR-FCN。新框架将R-FCN中的区域建议网络和HyperNet网络相融合,改变图片特征学习方式,使得HSR-FCN可以在更短的训练时间内达到更高的准确率。在模型中引入了空间转换网络,对输入服装图像和特征图进行了空间变换及对齐,加强了对多角度服装和形变服装的特征学习。实验结果表明,改进后的HSR-FCN模型有效地加强了对形变服装图像的学习,且在训练时间更短的情况下,比原来的网络模型R-FCN平均准确率提高了大约3个百分点,达到96.69%。 相似文献
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直升机行星传动轮系结构复杂、工况多变,其振动信号受工况影响大,在故障样本较少的情况下导致行星齿轮箱故障诊断准确率不高,早期故障诊断困难。针对上述问题,提出将堆栈收缩自动编码网络(stacked contractive autoencoder,简称SCAE)与辅助分类生成式对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,简称ACGAN)相结合的SCAE-ACGAN故障诊断方法。ACGAN的生成器产生与真实样本具有类似分布的生成样本,扩展训练样本集,并与真实样本一起输入至判别器进行训练。ACGAN采用SCAE作为判别器,利用SCAE良好的抗数据波动能力,从扩展样本集中挖掘出有效的深度特征,并实现样本的真伪与类别的判定。ACGAN的判别器和生成器在对抗学习训练机制下交替优化,提高方法的样本生成质量与故障判定能力。将SCAE-ACGAN应用于直升机行星轮裂纹故障诊断,结果表明,SCAE-ACGAN的故障诊断性能好,在样本数量少与工况变化情况下具有较好的健壮性和适应性。 相似文献
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条形码识别技术在日常工作中发挥着巨大作用,尤其是在智能物流包裹分拣领域。该技术主要分为三个部分:条形码检测、矫正和译码。目前条形码检测和译码技术较为成熟,而在条形码倾斜矫正技术上研究效果一般。为提升条形码矫正效果,设计一种矫正算法。先对条形码倾斜程度进行分类,再进行角度回归,有效降低条形码矫正任务难度;并将该算法与单阶段检测器融合构成多任务目标检测算法,协同促进发挥检测和矫正的作用。实验表明:余弦距离角度损失函数更加适合角度回归任务,针对条形码倾斜程度分类有助于提升条形码矫正效果。与其他相关算法对比,该算法在矫正准确率、实际译码率和速度上均取得最优的效果。 相似文献
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