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轨迹大数据:数据、应用与技术现状   总被引:1,自引:0,他引:1  
移动互联技术的飞速发展催生了大量的移动对象轨迹数据。这些数据刻画了个体和群体的时空动态性,蕴含着人类、车辆、动物的行为信息,对交通导航、城市规划、车辆监控等应用具有重要的价值。为了实现有效的轨迹数据价值提取,近年来学术界和工业界针对轨迹管理问题开展了大量研究工作,包括轨迹数据预处理,以解决数据冗余高、精度差、不一致等问题;轨迹数据库技术,以支持有效的数据组织和高效的查询处理;轨迹数据仓库,支持大规模轨迹的统计、理解和分析;最后是知识提取,从数据中挖掘有价值的模式与规律。因此,综述轨迹大数据分析,从企业数据、企业应用、前沿技术这3个角度揭示该领域的现状。  相似文献   
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在石油勘探、开发炼制及运储过程中,由于意外事故或操作失误,造成原油或油品从作业现场储器里外泄,溢流向地面、水面、海滩或海面,同时由于油质的不同,形成薄厚等一片膜这现象称为溢油.大范围的海上溢油往往会对数个国家的生态、社会以及经济带来严重影响.本文基于卫星遥感数据,将变化检测引入海上溢油的问题中,研究实现对比了多个变化检测算法,最终实现了一个变化检测的溢油检测系统.实验表明,变化检测能有效地减少因地理位置、光照条件因素的影响,泛化能力显著地强于单幅图的分类方法,文章提供的系统能有效地将油区与水面、轻油区域与重油区域分割.  相似文献   
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刘瑄  池明旻 《计算机工程》2021,47(1):224-229,238
深度神经网络广泛应用于遥感图像场景分类任务中并能大幅提高分类精度,但隐藏层数较少的神经网络在标记数据不足的遥感场景分类中泛化能力较低,而隐层较多的网络往往需要较大的计算量和模型存储空间,限制了其在嵌入式设备上的应用。提出一种针对遥感图像场景分类的多粒度特征蒸馏方法,将深度网络不同阶段的特征与最终的类别概率同时作为浅层模型的监督信号,使得浅层模型能够同时学习高级与低级的语义特征,从而提高浅层模型的分类性能与泛化能力。在UC Merced Land-Use和SIRI-WHU2个数据集上的实验结果表明,该方法能使模型在大幅降低网络参数量和计算量的情况下明显提高分类性能,与传统知识蒸馏方法相比,其分类精度更高。  相似文献   
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图像特征提取始终是计算机视觉和图像处理的核心任务.随着深度学习的快速发展,卷积神经网络逐渐取代传统图像特征算子,成为特征提取的主要算法.本文针对城市遥感数据众包标记系统中的数据关联问题,结合卷积神经网络和池化编码,提出基于深度先验的图像特征提取方法.该特征能有效聚焦室外图像近处物体,并通过图像检索实验验证了其对室外图像的良好表征能力.  相似文献   
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