您當(dāng)前的位置：成果庫(kù) > 基于SAE和IDL的極化SAR圖像分類(lèi)方法
392
2019/12/17
咨詢成果
發(fā)布成果基本信息
- 成果類(lèi)型 高等院校
- 委托機(jī)構(gòu) 西安電子科技大學(xué)
- 成果持有方 西安電子科技大學(xué)
- 行業(yè)領(lǐng)域 其他電子信息
- 項(xiàng)目名稱 基于SAE和IDL的極化SAR圖像分類(lèi)方法
- 知識(shí)產(chǎn)權(quán) 發(fā)明專(zhuān)利
- 項(xiàng)目簡(jiǎn)介 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于SAE和IDL的極化SAR圖像分類(lèi)方法，其實(shí)現(xiàn)步驟為：(1)預(yù)處理；(2)訓(xùn)練棧式自動(dòng)編碼器參數(shù)；(3)提取特征；(4)訓(xùn)練Softmax分類(lèi)器參數(shù)；(5)獲取分類(lèi)結(jié)果1；(6)構(gòu)建不平衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模型；(7)訓(xùn)練不平衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模型；(8)獲取分類(lèi)結(jié)果2；(9)輸出最終分類(lèi)結(jié)果。本發(fā)明采用棧式自動(dòng)編碼器來(lái)提取能夠更本質(zhì)地描述原始輸入的特征，此外通過(guò)引入不平衡數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)的方法，克服了由訓(xùn)練樣本集的類(lèi)不平衡性造成的每類(lèi)間分類(lèi)精度差距大的問(wèn)題，具有提高分類(lèi)準(zhǔn)確率和區(qū)域一致性的優(yōu)點(diǎn)?？蓱?yīng)用于遙感圖像的地物分類(lèi)、目標(biāo)檢測(cè)及識(shí)別等領(lǐng)域。
交易信息
- 意向交易額 面議
- 掛牌時(shí)間 2020/12/17
- 委托機(jī)構(gòu) 西安電子科技大學(xué)
- 聯(lián)系人姓名 王小剛
- 聯(lián)系人電話 15802954800
- 聯(lián)系人郵箱 745490733@qq.com
- 分享至：
