简介:摘要:随着深度学习技术的迅猛发展,基于深度学习的图像识别算法在电子信息工程领域引起了广泛的关注和研究。本文系统地探讨了基于深度学习的图像识别算法,旨在提供对该领域关键方法的深入理解。首先,文章回顾了深度学习的基础知识,包括神经网络的演变历程,激活函数、损失函数和优化算法的作用,以及常用的深度学习框架。其次,文中探讨了图像数据预处理方法,涵盖数据获取、清洗、标注、增强以及规范化处理等环节。随后,文章重点分析了基于深度学习的图像识别算法,包括卷积神经网络(CNN)在图像分类中的应用,各类经典CNN架构的特点与应用。此外,文章还探讨了目标检测算法,介绍了基于区域的方法和单阶段方法,并详细阐述了图像语义分割和实例分割方法。最后,文章介绍了迁移学习和预训练模型在图像识别领域的应用,突出了其对算法性能提升的重要作用。
简介:摘要:测绘遥感图像信息的有效分类对于地理信息系统、自然资源调查等领域具有重要意义。本文提出一种基于决策树算法的测绘遥感图像信息分类方法。该方法首先对原始遥感图像进行预处理,提取多种特征,构建特征空间。接着,利用决策树算法对特征空间中的数据进行训练,生成决策树分类模型。最后,使用所得模型对测绘遥感图像进行分类。实验结果表明,所提出的分类方法能够有效地区分不同类型的地物,分类精度较高。该方法不仅可以应用于测绘遥感图像分类,还可推广到其他遥感数据分类任务中。总的来说,本文为测绘遥感图像信息分类提供了一种新颖、有效的解决方案。
简介:摘要:随着深度学习技术的快速发展,基于深度学习的计算机图像识别与处理技术在近年来取得了显著的进展。本论文旨在研究和探讨基于深度学习的计算机图像识别与处理技术的关键方法和应用领域。首先,对深度学习的原理和基本模型进行了详细介绍,包括卷积神经网络(CNN),循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)。然后,重点关注了图像识别与处理中的几个关键任务,包括目标检测、图像分割和图像生成。针对每个任务,介绍了常用的深度学习算法,并分析了各自的优缺点。最后,通过实验验证了这些算法的性能,并展望了基于深度学习的计算机图像识别与处理技术在未来的发展方向。
简介:摘要:由于遥感影像的质量受到噪声的影响,分别选用多种典型的滤波算子对于遥感影像进行处理,结合SVM分类方式,分析使用滤波处理后的影像亮度值的变化,经过滤波处理和未经过滤波处理的影像进行分类后精度的对比。结果:与未经过滤波处理的遥感影像相比,经过处理的遥感影像在土壤盐渍化信息提取中具有较高的分类精度。高斯高通滤波与SVM结合的土壤盐分提取模型的分类精度提高到89.6950%,并且Kappa系数也提高到86.12%。滤波运算能够抑制噪声对于遥感影像的影响从而提高影像质量,并且提高对于盐渍化的检测从而更加有效的掌握盐渍化的分布规律,及时对于土壤盐渍化地区进行治理,对于保护生态环境有着重要意义。本文选取我国西南地区土壤盐渍化严重的艾比湖湿地自然保护区作为研究对象,研究图像滤波算子在土壤盐渍化信息提取中的应用。
简介:摘 要 为考察HD508褪漆剂在褪漆过程中对车体基材(Q345NQR2)是否具有腐蚀破坏作用,及腐蚀破坏的程度如何,用HD508褪漆剂对Q345NQR2钢基体进行了原位腐蚀试验。