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基于深度学习理论的无人机影像分类
基于深度学习理论的无人机影像分类
作者:
阳成
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
深度学习
卷积神经网络
遥感影像分类
无人机测绘
玻尔兹曼机
摘要:
针对无人机影像深度学习分类方法缺乏现状,本文利用深度学习理论卷积神经网络方法对无人机影像进行了分类.该法首先抽取无人机影像作为训练集和检验集,然后建立一个2个卷积层-池化层的卷积神经网络模型进行深度学习,通过设定参数并运行模型实现无人机影像分类.实验表明,本文提出的方法可完成较复杂地区无人机影像分类,其分类精度与支持向量机方法相当,为无人机遥感影像分类提供了一个崭新的技术视点.
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文献信息
篇名
基于深度学习理论的无人机影像分类
来源期刊
北京测绘
学科
地球科学
关键词
深度学习
卷积神经网络
遥感影像分类
无人机测绘
玻尔兹曼机
年,卷(期)
2020,(4)
所属期刊栏目
学术探讨
研究方向
页码范围
481-484
页数
4页
分类号
P232
字数
2980字
语种
中文
DOI
10.19580/j.cnki.1007-3000.2020.04.009
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
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1
阳成
4
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研究主题发展历程
节点文献
深度学习
卷积神经网络
遥感影像分类
无人机测绘
玻尔兹曼机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
北京测绘
主办单位:
北京市测绘设计研究院
北京测绘学会
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-3000
CN:
11-3537/P
开本:
大16开
出版地:
北京市海淀区羊坊店路15号
邮发代号:
创刊时间:
1987
语种:
chi
出版文献量(篇)
3644
总下载数(次)
21
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