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卷积神经网络(CNN)具有强大的特征提取能力,能够有效地提高高光谱图像的分类精度.然而CNN模型训练需要大量的训练样本参与,以防止过拟合,Gabor滤波器以非监督的方式提取图像的边缘和纹理等空间信息,能够减轻CNN模型对训练样本的依赖度及特征提取的压力.为了充分利用CNN和Gabor滤波器的优势,提出了一种双通道CNN和三维Gabor滤波器相结合的高光谱图像分类方法Gabor-DC-CNN.首先利用二维卷积神经网络(2D-CNN)模型处理原始高光谱图像数据,提取图像的深层空间特征;同时利用一维卷积神经网络(1D-CNN)模型处理三维Gabor特征数据,进一步提取图像的深层光谱-纹理特征.连接2个CNN模型的全连接层实现特征融合,并将融合特征输入到分类层中完成分类.实验结果表明,该方法能够有效地提高分类精度,在Indian Pines,Pavia University和Kennedy Space Center 3组数据上分别达到98.95%,99.56%和99.67%. 相似文献
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为了解当前自发地理信息的发展现状、存在问题和发展前景,对自发地理信息展开了研究。首先,介绍了自发地理信息的概念及其研究背景。然后,归纳统计了目前相关的研究文献,分析了自发地理信息的研究现状及其研究中亟待解决的难题。接着,根据研究侧重点的不同,将当前的自发地理信息研究领域总结为数据获取、数据处理和数据应用三个方面,并分别探讨各方面的研究现状、研究成果以及不足。最后,结合大数据研究背景,展望了自发地理信息的未来研究方向。研究表明,自发地理信息已成为地理信息的一个重要发展方向,但其数据处理、应用的理论和方法仍有待完善。 相似文献
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采用了TI公司的DSP芯片TMS320F2812及整体全分散式的设计思想,介绍了硬件电路设计和软件实现的功能,以实现对变电站的各种模拟量、数字量及控制过程进行高速实时的数据采集,参数计算,电能质量分析,故障判断处理。以及多种信息的eCAN总线高效传输等功能,最终大大提高了变电站综合自动化系统的整体性能。 相似文献
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