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云南作为泥石流受灾最严重的省份之一,每年均会遭受重大损失。为了应对这种突发性灾害,本文基于DCHNNet(dual-channel hybrid neural network)提出了一个基于双通道的改进残差结构的卷积神经网络——双通道残差网络(two-way residual network, TWRNet)。该网络能够广泛应用于泥石流沟谷图像的潜在危险性排查,实现泥石流灾害的预警。TWRNet首先采用切片的方式对数字高程(digital elevation model, DEM)数据和遥感数据分开处理,并使用改进的残差结构进行特征提取;然后将特征进行融合,并使用通道注意力机制SE(squeeze-and-excitation networks)模块进行通道增强;最后给出泥石流沟谷的分类结果。在训练过程中,本文使用了交叉熵和焦点损失构成的联合损失函数。实验结果表明,TWRNet在泥石流沟谷识别方面达到了最高89.28%的识别率和87.50%的召回率,模型性能良好。使用图像学习沟谷特征的方法来进行泥石流孕灾沟谷的识别是可行的。 相似文献
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对最大比值合并、等增益合并及选择性合并等合并技术进行了归纳与总结,给出了各种调制方法在Nakagami信道下的平均错误概率的精确表达式或近似表达式。同时还给出了相应的计算方法。对这类研究中的主要理论工具进行了总结与分析。最后还讨论了这方面值得进一步研究的一些问题。 相似文献
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本文将截断核范数与Schantten-p范数结合起来,提出了一种更加灵活的矩阵填充算法,以便更好地利用图像修复中的低秩特性。我们进一步应用乘法器的交替方向法,提出了一种有效的迭代方案来解决优化问题。实验结果表明,我们提出的算法在真实的可视化数据集上展现的性能优于传统的矩阵填充算法。 相似文献
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基于低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了较好地去除遥感图像中的薄云遮挡,还原地表图像,提出了一种利用低秩矩阵分解的遥感图像薄云去除算法。该算法根据薄云图像的低秩特性,将图像进行低秩矩阵分解,得到背景、前景和薄云图像。然后将去除薄云信息后的前景和背景信息相融合,得到地物成分。将该算法与其他传统算法应用在卫星影像数据上,对薄云去除效果运用主客观指标进行比较。实验结果表明,该算法能够克服传统算法中细节丢失以及去除不完全的问题,不仅能够在不同地物场景下对薄云进行去除,而且能够较好地保留地物的细节信息。 相似文献
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反馈神经网络中的极限环问题王保云,杨绿溪,何振亚(东南大学无线电工程系,南京210018)反馈神经网络是一种高度复杂的动力学系统,非线性特性使得它具有丰富的动力学特性。在这方面已开展了很多工作,现已知道:Hopfield网络在对称连接下总是稳定的,即... 相似文献
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滇西高山峡谷区特殊的地理环境特征,使其成为泥石流灾害的高发区.以怒江傈僳族自治州为研究区域,以历史灾害数据为基础,选取地理环境、地质、气候水文、地形和人类活动五个方面,包括地貌类型、土壤类型、植被类型、归一化差分植被指数、岩性、断裂带、河流分布、降雨量、坡度、坡向、土地利用类型以及公路分布12项评价指标,采用统计指标法和层次分析法相结合的方法对该区域的泥石流危险性进行分区和评价.结果显示:泥石流的危险性分区以中低危险区、中危险区和较高危险区为主,分别占总面积的30.96%、25.5%和20.57%,而低危险区和高危险区共占22.94%;不同样本泥石流分布密度与危险性分区具有较高的正相关性,直接印证了分区方法的合理性;评价方法受试者工作曲线下的面积(AUC)为0.756,表明方法具有可行性. 相似文献
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提出了一种基于最佳阈值分割的舰船目标检测方法,该方法通过构造分割阈值集合,并搜索特征约束条件下的最佳分割阈值进行目标分割,从而实现目标与背景区域的成功分离.使用该方法对不同卫星来源、不同分辨率的24 523幅光学遥感图像和516幅SAR图像进行了实验,对于1 155个目标图像的检测率高于95.0%,同时虚警率保持在较低水平,表明该方法对于遥感图像中的海上舰船目标检测效果较好、适应性强. 相似文献
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传统的meanshift跟踪算法利用图像中的颜色直方图作为目标的代表,其鲁棒性不高,容易受光照,目标缩放等因素的影响,造成定位精度不高,跟踪算法的稳定性不好.鉴于此,文中提出一种基于改进LBP特征描述子的方法,并将其与颜色直方图进行巧妙的融合,构建了一种新颖有效的联合直方图目标外观模型,并将其嵌入到meanshift跟踪框架中;另外,通过有效利用目标候选区域的矩信息,估计跟踪过程中目标的尺度和方向的变化.不同场景的跟踪实验结果表明,与传统的meanshift跟踪相比,文中提出的跟踪算法可以有效克服场景中相似目标的干扰,光照及目标尺度的变化,取得了更好的跟踪结果,具有更高的鲁棒性、稳定性、有效性. 相似文献