面向智慧教育的军校混合式教学模式探析

1

作者 陈天平 张杰勇 +1 位作者 余旺盛 秦先祥 《中国科技期刊数据库 科研》 2024年第6期0169-0172,共4页

本文深入分析了军校传统教学模式存在的问题,在此基础上提出了面向智慧教育的军校混合式教学模式。首先对智慧教育理念的内涵及特征进行了分析;然后,从智慧教育平台构建、混 合式教学模式设计和师资力量建设三个方面出发,对军校教学 模... 本文深入分析了军校传统教学模式存在的问题,在此基础上提出了面向智慧教育的军校混合式教学模式。首先对智慧教育理念的内涵及特征进行了分析;然后,从智慧教育平台构建、混 合式教学模式设计和师资力量建设三个方面出发,对军校教学 模式改革方向和路径进行了探讨,可为军校提升新时代新型军事人才培养质量提供有益参考。。 展开更多

关键词 智慧教育 军队院校 教学模式改革 混合式教学

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基于局部特征注意力的行人重识别方法

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作者 闫昊雷 李小春 +1 位作者 秦先祥 付弋颉 《计算机与数字工程》 2023年第7期1529-1533,共5页

行人重识别旨在多个视频传感器条件下,从图像库中出检索特定的行人目标,具有重要的实际应用价值。针对以往对局部特征利用不足的情况,创新一种基于注意力引导的局部特征关系融合方法,使在对局部特征分别计算的同时,通过注意力引导,探索... 行人重识别旨在多个视频传感器条件下,从图像库中出检索特定的行人目标,具有重要的实际应用价值。针对以往对局部特征利用不足的情况,创新一种基于注意力引导的局部特征关系融合方法,使在对局部特征分别计算的同时,通过注意力引导,探索各局部特征之间的内部关系。首先将图像通过残差网络ResNet-50获取特征,然后对特征进行水平分割获取局部特征后,通过注意力引导的局部特征关系融合网络,最后使用难采样三元组损失函数和交叉熵损失函数对模型进行训练。实验表明,该算法在行人重识别公开数据集Market-1501上mAP值达到86.4%,Rank-1达到94.7%。 展开更多

关键词 行人重识别 局部特征 深度学习

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基于SISE方程的广义gamma分布参数估计方法 被引量：6

3

作者 秦先祥 高贵 +1 位作者 周石琳 邹焕新 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1860-1865,共6页

广义gamma分布(GΓD)是近年来用于SAR图像统计建模重要分布之一,参数估计是制约其应用的核心问题。该文提出了一种新的*GΓD参数估计方法。首先分析了*GΓD的对数累积量参数估计方法(Mehtod-of-Log-Culmulants,MoLC)的不足,接着推导了基... 广义gamma分布(GΓD)是近年来用于SAR图像统计建模重要分布之一,参数估计是制约其应用的核心问题。该文提出了一种新的*GΓD参数估计方法。首先分析了*GΓD的对数累积量参数估计方法(Mehtod-of-Log-Culmulants,MoLC)的不足,接着推导了基于SISE(Scale-Independent-Shape-Estimation)方程的*GΓD参数估计表达式,并给出了具体的求解方法。最后,利用蒙特卡洛仿真的实验结果表明,该文方法稳定性和有效性优于MoLC。 展开更多

关键词 广义gamma分布 参数估计 尺度独立的形状估计 对数累积量方法 蒙特卡洛仿真

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基于复值卷积神经网络样本精选的极化SAR图像弱监督分类方法 被引量：4

4

作者 秦先祥 余旺盛 +2 位作者 王鹏 陈天平 邹焕新 《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2020年第3期525-538,共14页

针对物体框标注样本包含大量异质成分的问题,该文提出了一种基于复值卷积神经网络(CV-CNN)样本精选的极化SAR(PolSAR)图像弱监督分类方法。该方法首先采用CV-CNN对物体框标注样本进行迭代精选,并同时训练出可直接用于分类的CV-CNN。然... 针对物体框标注样本包含大量异质成分的问题,该文提出了一种基于复值卷积神经网络(CV-CNN)样本精选的极化SAR(PolSAR)图像弱监督分类方法。该方法首先采用CV-CNN对物体框标注样本进行迭代精选,并同时训练出可直接用于分类的CV-CNN。然后利用所训练的CV-CNN完成极化SAR图像的分类。基于3幅实测极化SAR图像的实验结果表明,该文方法能够有效剔除异质样本,与采用原始物体框标注样本的传统全监督分类方法相比可以获得明显更优的分类结果,并且该方法采用CV-CNN比采用经典的支持矢量机(SVM)或Wishart分类器性能更优。 展开更多

关键词 极化SAR 弱监督分类 复值卷积神经网络 样本精选

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基于非线性变换法的高分辨率SAR杂波图像仿真

5

作者 秦先祥 周石琳 +1 位作者 邹焕新 高贵 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期453-457,共5页

提出了一种高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)杂波图像的仿真方法。在分析了两种用于高分辨率SAR杂波图像建模的统计模型(广义Gamma分布和广义复合分布)特性的基础上,推导了其相应的基于非线性变换法的生成函数的解... 提出了一种高分辨率合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)杂波图像的仿真方法。在分析了两种用于高分辨率SAR杂波图像建模的统计模型(广义Gamma分布和广义复合分布)特性的基础上,推导了其相应的基于非线性变换法的生成函数的解析式。然后,在由实测图像中估计与人为设定两种模型参数获取方式下,分别仿真了广义Gamma分布和广义复合分布的SAR杂波图像。实验结果表明,所仿真图像的直方图均与相应的理论概率密度函数吻合,验证了仿真方法的有效性。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 杂波仿真 广义Gamma分布 广义复合分布 非线性变换法

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基于改进SIFT特征和图转换匹配的图像匹配算法 被引量：16

6

作者 张官亮 邹焕新 +1 位作者 秦先祥 林小平 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第9期2861-2864,共4页

针对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配的问题,提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上,利用Harris阈值准则对所提取到的不变特征进行选择,剔... 针对SIFT特征在纹理丰富的图像中提取较多的伪点和不稳定的点而影响图像匹配的问题,提出了一种基于Harris阈值准则的局部不变特征图像匹配算法。该算法在提取SIFT不变特征的基础上,利用Harris阈值准则对所提取到的不变特征进行选择,剔除了图像区域中大量可区分性较差的特征点,从而得到了相对稳定和可区分性较好的特征点。其次,结合不变特征矢量与图转换匹配(GTM)的方法对提取到的稳定特征点进行了精确匹配。实验对比结果表明,用取得稳定的特征点,进而结合一种好的匹配策略,能够更加增强图像匹配的高效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 图像匹配 特征点提取 SIFT特征 高斯差分尺度空间 Harris阈值准则 自相关矩阵 图转换匹配

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基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法 被引量：3

7

作者 邹焕新 秦先祥 +2 位作者 周石琳 康红宴 计科峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2752-2757,共6页

传统的基于像素的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像地物分类方法难以有效区分起伏变化大的地物。针对该问题,提出了一种基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法。方法首先利用适当的图像分割技术获取均匀的SA... 传统的基于像素的合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像地物分类方法难以有效区分起伏变化大的地物。针对该问题,提出了一种基于区域Bhattacharyya相似度的SAR图像地物分类方法。方法首先利用适当的图像分割技术获取均匀的SAR图像区域。接着定义Bhattacharyya相似度来描述区域之间的统计相似程度,并推导了其对应Gamma分布的解析表达式。最后,以图像区域为分类单元,基于最大区域Bhattacharyya相似度准则实现SAR图像地物分类。利用实测SAR图像的地物分类结果表明,该方法性能优于经典的基于像素的最大似然分类方法和支持矢量机方法,且优于基于区域的最小距离法。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 地物分类 Bhattacharyya相似度 GAMMA分布

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一种基于RBF神经网络的极化SAR图像分类方法 被引量：4

8

作者 赵一博 邹焕新 秦先祥 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2013年第8期24-27,共4页

极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究的基础前沿问题。文中提出了提出了一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的极化SAR图像分类方法。在构建包含G0分布最大似然距离和一些常规特征的极化SAR图像分类特征集的基础上... 极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究的基础前沿问题。文中提出了提出了一种基于径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络的极化SAR图像分类方法。在构建包含G0分布最大似然距离和一些常规特征的极化SAR图像分类特征集的基础上,利用样本数据对RBF神经网络进行训练,完成分类器的设计。实测极化SAR图像的分类实验结果表明,该方法具有较好的图像细节保持能力。 展开更多

关键词 极化SAR 分类 RBF神经网络 极化G0分布

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基于目标分解和SVM的极化SAR图像分类方法 被引量：5

9

作者 赵一博 秦先祥 邹焕新 《航天返回与遥感》 2013年第2期50-56,共7页

极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究中的一类基础前沿问题。文章提出了一种基于目标分解及支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)的极化SAR图像分类方法。首先根据Cloude分解和Freeman分解两种方法提取极化SAR图像的多类散射特征,... 极化SAR图像分类是新体制雷达应用研究中的一类基础前沿问题。文章提出了一种基于目标分解及支持矢量机(Support Vector Machine,SVM)的极化SAR图像分类方法。首先根据Cloude分解和Freeman分解两种方法提取极化SAR图像的多类散射特征,从而构造出图像各像素的特征向量。接着利用样本区域像素的特征向量对SVM进行训练,获得经训练的SVM。最后,以各待分类像素的特征向量为输入,利用经训练的SVM即可完成极化SAR图像的分类。对两幅AIRSAR实测极化SAR图像数据分类的结果表明,文章方法能够有效地利用多类散射特征的互补信息,具有较高的分类精度。 展开更多

关键词 极化SAR 分类 Cloude分解 Freeman分解 支持矢量机 航天遥感

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一种基于张量积扩散的非监督极化SAR图像地物分类方法 被引量：2

10

作者 邹焕新 李美霖 +3 位作者 马倩 孙嘉赤 曹旭 秦先祥 《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2019年第4期436-447,共12页

针对相似度表达的困难性以及极化SAR图像中固有的相干斑噪声问题,该文提出了一种基于张量积(TPG)扩散的非监督极化SAR图像地物分类算法。张量积扩散一般用于光学图像的分割或检索,目前研究表明,其已可用于极化SAR(PolSAR)图像地物分类... 针对相似度表达的困难性以及极化SAR图像中固有的相干斑噪声问题,该文提出了一种基于张量积(TPG)扩散的非监督极化SAR图像地物分类算法。张量积扩散一般用于光学图像的分割或检索,目前研究表明,其已可用于极化SAR(PolSAR)图像地物分类。基于张量积扩散可以稳健地度量数据点之间的测地线距离,因此能够更好地挖掘数据点之间内在的相似度信息。首先,将极化SAR图像进行分割,生成许多超像素;其次,基于超像素提取7种特征并生成一个特征向量,进而利用高斯核构建相似度矩阵;再次,基于已构建的相似度矩阵,利用张量积扩散沿着数据点的内在流形结构进行相似度的传播,实现全局的相似性度量,从而获得一个具有更强判别能力的相似度矩阵;最后,基于此相似度矩阵进行谱聚类以得到地物分类结果。该文在仿真和实测极化SAR图像上均进行了大量实验,并与4种经典算法进行对比,结果表明该方法可以有效地结合空间邻域相似度信息并取得更高的分类精度。 展开更多

关键词 极化SAR图像 非监督分类 张量积图 扩散 超像素 谱聚类

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一种基于测地线距离的极化SAR图像快速超像素分割算法 被引量：2

11

作者 邹焕新 李美霖 +2 位作者 曹旭 李润林 秦先祥 《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2021年第1期20-34,共15页

针对传统的极化SAR(PolSAR)图像超像素分割算法中采用的距离度量对相似性表征能力不足的问题,该文提出了一种基于测地线距离的极化SAR图像快速超像素分割算法。首先,对图像进行正六边形初始化与不稳定点初始化;其次,利用实对称Kennaugh... 针对传统的极化SAR(PolSAR)图像超像素分割算法中采用的距离度量对相似性表征能力不足的问题,该文提出了一种基于测地线距离的极化SAR图像快速超像素分割算法。首先,对图像进行正六边形初始化与不稳定点初始化;其次,利用实对称Kennaugh矩阵之间的测地线距离来度量当前不稳定点与其搜索范围内其他聚类中心点之间的相似度,以便更准确地为当前不稳定点分配标签,从而快速减少不稳定点的数量;最后,利用后处理步骤消除孤立像素点以生成最终的超像素。利用仿真极化SAR数据验证了初始化方法的有效性和测地线距离度量的高效性,并利用仿真和实测数据将该文算法与其他4种算法进行对比分析。实验结果表明,该文方法生成的超像素具有更规则的形状并且能够准确地贴合真实地物边缘,同时具有更高的运算效率。 展开更多

关键词 极化SAR图像 超像素分割 Kennaugh矩阵 测地线距离 正六边形

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面向查询点的遥感影像哈希检索方法 被引量：1

12

作者 陈诚 邹焕新 +2 位作者 邵宁远 孙嘉赤 秦先祥 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1713-1719,共7页

由于存储成本低,查询速度快,哈希检索算法已被广泛应用于大规模影像检索。针对大规模遥感影像数据集训练低效问题,提出了面向查询点进行特征学习的遥感影像检索方法。首先,利用深度卷积网络对具有多语义标签的遥感影像数据训练集提取遥... 由于存储成本低,查询速度快,哈希检索算法已被广泛应用于大规模影像检索。针对大规模遥感影像数据集训练低效问题,提出了面向查询点进行特征学习的遥感影像检索方法。首先,利用深度卷积网络对具有多语义标签的遥感影像数据训练集提取遥感影像特征;然后,面向查询点学习得到哈希函数并生成查询点的二进制哈希码;最后,通过迭代学习得到整个数据库的二进制哈希码来实现影像检索,有利于提高检索精度;同时,该方法避免了对整个数据库进行特征提取,从而可以更有效地利用大规模数据库中的监督信息。在3个不同数据集上的实验结果表明,该方法检索性能优于其他多种先进方法。 展开更多

关键词 影像检索 遥感影像 深度学习 哈希

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运动目标识别与跟踪的模板匹配算法改进及仿真研究 被引量：2

13

作者 秦先祥 陈华 《广西科学院学报》 2008年第4期293-295,299,共4页

针对传统模板匹配算法存在运算量大,以及干扰物中有部分区域和目标形状相同时识别率差的问题,改进传统的模板匹配算法,并在MATLAB 6.5环境下,应用改进的新算法对简单背景中的运动目标进行计算机识别与跟踪仿真。新算法先对识别区域进行... 针对传统模板匹配算法存在运算量大,以及干扰物中有部分区域和目标形状相同时识别率差的问题,改进传统的模板匹配算法,并在MATLAB 6.5环境下,应用改进的新算法对简单背景中的运动目标进行计算机识别与跟踪仿真。新算法先对识别区域进行扫描点检测,判断该点是否满足要求再进行模板匹配运算;当某些干扰物体中某部分区域与目标模板相同时,采用自动模板更新的方法进行区分。仿真实验结果表明,改进的模板匹配算法大大减少模板匹配的运算量,并且可以有效地排除干扰物体对目标识别的干扰。 展开更多

关键词 模板匹配 运动目标 识别 算法改进 仿真

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“起承转合”式教学法在计算机类课程课堂教学中的运用 被引量：1

14

作者 余旺盛 秦先祥 +1 位作者 程英蕾 刘彬 《计算机教育》 2020年第7期120-123,共4页

针对当前计算机类课程课堂教学过程中存在的理论性强、过程枯燥等问题,系统梳理总结"起承转合"式教学法的基本理念和实施步骤,并以数字图像处理课程中直方图均衡化的课堂教学为例,详细分析该教学方法在课堂教学中的具体运用,... 针对当前计算机类课程课堂教学过程中存在的理论性强、过程枯燥等问题,系统梳理总结"起承转合"式教学法的基本理念和实施步骤,并以数字图像处理课程中直方图均衡化的课堂教学为例,详细分析该教学方法在课堂教学中的具体运用,最后说明"起承转合"式教学法在课堂教学中需要注意的问题。 展开更多

关键词 起承转合 教学方法 教学改革 课堂教学

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“案例研讨+任务驱动”教学法在装备实践类课程中的应用

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作者 陈天平 余旺盛 +1 位作者 秦先祥 桂阳 《中国科技经济新闻数据库 教育》 2022年第6期86-89,共4页

深入分析了军校装备实践类课程的教学特点和不足,在此基础上提出了“案例研讨+任务驱动”教学法,通过综合运用案例式、研讨式和任务驱动式等多种教学方法,实现各教学法优势互补。该教学法由九个教学环节组成,各环节之间环环相扣、互为依... 深入分析了军校装备实践类课程的教学特点和不足,在此基础上提出了“案例研讨+任务驱动”教学法,通过综合运用案例式、研讨式和任务驱动式等多种教学方法,实现各教学法优势互补。该教学法由九个教学环节组成,各环节之间环环相扣、互为依存,形成一个有机整体。该方法在装备实践类课程教学实践中,实现了“教为主体”向“学为主体、教为主导”转变,增强了学员专业能力、组训管理能力、表达能力以及分析问题和解决问题的综合素质,取得了良好的教学效果。 展开更多

关键词 案例 研讨 任务驱动 军校 装备教学

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一种InSAR叠掩与阴影区域的检测方法 被引量：5

16

作者 任云 邹焕新 +1 位作者 秦先祥 计科峰 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第S2期396-400,共5页

提出一种结合SAR图像干涉幅度和相关系数来识别叠掩和阴影区域的算法。首先在理论上深入分析相关系数与图像区域之间的关系,然后通过对仿真数据的处理实验验证该方法能将叠掩和阴影区域有效提取出来,为InSAR后续处理提供可靠依据。实验... 提出一种结合SAR图像干涉幅度和相关系数来识别叠掩和阴影区域的算法。首先在理论上深入分析相关系数与图像区域之间的关系,然后通过对仿真数据的处理实验验证该方法能将叠掩和阴影区域有效提取出来,为InSAR后续处理提供可靠依据。实验结果验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 干涉合成孔径雷达 叠掩 阴影 相关系数 幅度

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基于相似度网络融合的极化SAR图像地物分类 被引量：4

17

作者 张月 邹焕新 +3 位作者 邵宁远 秦先祥 周石琳 计科峰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期295-302,共8页

从极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中提取多种特征向量堆叠成一个高维特征向量用于地物分类,将导致部分特征向量的分类能力减弱或丧失。针对此问题,将每种特征向量看作为不同视角数据,提出了一种基于一致相似度网... 从极化合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)图像中提取多种特征向量堆叠成一个高维特征向量用于地物分类,将导致部分特征向量的分类能力减弱或丧失。针对此问题,将每种特征向量看作为不同视角数据,提出了一种基于一致相似度网络融合的极化SAR图像非监督地物分类方法。首先,将极化SAR图像进行过分割,基于超像素提取5种特征向量以构建5个相似度矩阵;其次,采用一致相似度网络融合多视学习算法生成融合的相似度矩阵;然后,基于该矩阵进行谱聚类;最后,提出一种分类后处理策略修正错分像素。仿真和实测极化SAR图像地物分类结果表明,该方法性能优于其他5种经典方法。 展开更多

关键词 极化SAR图像 非监督分类 多视学习 一致相似度网络融合 谱聚类

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基于深度卷积神经网络和条件随机场模型的PolSAR图像地物分类方法 被引量：4

18

作者 胡涛 李卫华 +3 位作者 秦先祥 王鹏 余旺盛 李军 《雷达学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2019年第4期471-478,共8页

近年来,极化合成孔径雷达(PolSAR)图像地物分类得到了深入研究。传统的PolSAR图像地物分类方法采用的特征往往需要针对具体问题进行设计,特征表征性不强。因此,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)和条件随机场(CRF)模型的PolSAR图像地... 近年来,极化合成孔径雷达(PolSAR)图像地物分类得到了深入研究。传统的PolSAR图像地物分类方法采用的特征往往需要针对具体问题进行设计,特征表征性不强。因此,该文提出一种基于卷积神经网络(CNN)和条件随机场(CRF)模型的PolSAR图像地物分类方法。利用预训练好的实现图像分类任务的卷积神经网络模型(VGG-Net-16)提取表征能力更强的图像特征,再通过CRF模型对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的地物分类。实验结果表明,与3种利用传统经典特征的方法相比,该方法能够提取更有效的特征,取得了更高的总体分类精度和Kappa系数。 展开更多

关键词 极化SAR 地物分类 条件随机场 卷积神经网络

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基于深度CRF模型的图像语义分割方法 被引量：4

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作者 胡涛 李卫华 +2 位作者 秦先祥 邱浪波 李小春 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2018年第5期52-57,共6页

从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像... 从图像中提取多种特征向量堆叠为一个高维特征向量用于图像语义分割,会导致部分特征向量的分类能力减弱或丢失。针对此问题,提出了一种结合深度卷积神经网络AlexNet和条件随机场的图像语义分割方法。利用预训练好的AlexNet模型提取图像特征,再通过条件随机场对多特征及上下文信息的有效利用来实现图像的语义分割。与利用传统经典特征的方法进行对比,实验结果表明:在利用AlexNet模型提取特征进行图像语义分割时,Conv5层为最有效的特征提取层,在Stanford background和Weizmann horse数据集下的识别准确率分别为81.0%和91.7%,均高于其他2种对比方法,说明AlexNet可以提取更有效的特征,得到更高的语义分割精度。 展开更多

关键词 语义分割 条件随机场 卷积神经网络 AlexNet模型

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面向变化检测的SAR图像超像素协同分割算法 被引量：5

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作者 邵宁远 邹焕新 +2 位作者 陈诚 李美霖 秦先祥 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1496-1503,共8页

针对面向对象的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测中存在的多时相图像边界和空间对应关系不一致的问题,提出了一种面向变化检测的SAR图像超像素协同分割算法。首先,分别计算两幅不同时相SAR图像中两个像素点之... 针对面向对象的合成孔径雷达(synthetic aperture radar, SAR)图像变化检测中存在的多时相图像边界和空间对应关系不一致的问题,提出了一种面向变化检测的SAR图像超像素协同分割算法。首先,分别计算两幅不同时相SAR图像中两个像素点之间的强度相似度,并进行加权组合得到新的像素强度相似度。其次,对两幅不同时相的SAR图像及其对数比值图分别进行边缘提取,以同一像素位置的最大边缘值构造二值边缘图。最后,以融合了像素强度、空间距离和边缘信息的相似度代替CIELAB彩色空间相似度,利用改进简单线性迭代聚类算法对多时相SAR图像进行超像素分割,得到边界准确、空间对应的协同分割结果。基于一组仿真和一组实测多时相SAR图像的协同分割实验结果表明,该方法的边缘贴合率、欠分割误差和可达分割准确率均优于其他4种经典方法。 展开更多

关键词 合成孔径雷达 超像素分割 图像协同分割 变化检测

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