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目的 为提取可充分表达图像语义信息的图像特征,减少哈希检索中的投影误差,并生成更紧致的二值哈希码,提出一种基于密集网络和改进的监督核哈希方法。方法 用训练优化好的密集网络提取图像的高层语义特征;先对提取到的图像特征进行核主成分分析投影,充分挖掘图像特征中隐含的非线性信息,以减少投影误差,再利用监督核哈希方法对图像特征进行监督学习,将特征映射到汉明空间,生成更紧致的二值哈希码。结果 为验证提出方法的有效性、可拓展性以及高效性,在Paris6K和LUNA16(lung nodule analysis 16)数据集上与其他6种常用哈希方法相比,所提方法在不同哈希码长下的平均检索精度均较高,且在哈希码长为64 bit时,平均检索精度达到最高,分别为89.2%和92.9%;与基于卷积神经网络的哈希算法(convolution neural network Hashing,CNNH)方法相比,所提方法的时间复杂度有所降低。结论 提出一种基于密集网络和改进的监督核哈希方法,提高了图像特征的表达能力和投影精度,具有较好的检索性能和较低的时间复杂度;且所提方法的可拓展性也较好,不仅能够有效应用到彩色图像检索领域,也可以应用在医学灰度图像检索领域。 相似文献
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架空线路温度监测过程中,受环境温度、日照等因素的影响,导致其监测数据失真,降低监测准确度。提出基于光纤传感器的架空线路导线温度监测方法。建立架空线路导线的稳态热容平衡模型,分析影响导线温度相关因素。通过光纤温度传感器得到热膨胀的反应系数,计算求得光纤布拉格光栅对温度变化的灵敏度系数,构建传感稳态热平衡方程。结合环境温度、风速和日照辐射等参数,利用导线温升公式计算出传感导线各部位热阻值,获得相对应温度监测数据,实现架空线路导线温度监测。实验结果表明,所提方法在不影响线路正常运行情况下,实验测得导线上表面、侧方位和下表面的温度分别为27.8℃、26.6℃和23.4℃,温度监测准确,误差小。 相似文献