内容提供者
基于多尺度卷积神经网络的遥感目标检测研究.pptx
2024-10-07
20金币
4.4MB
23页
快乐****蜜蜂
实名认证
内容提供者
1/10
2/10
3/10
4/10
5/10
6/10
7/10
8/10
9/10
10/10
亲，该文档总共23页，到这已经超出免费预览范围，如果喜欢就直接下载吧～
相关资料
基于多尺度卷积神经网络的遥感目标检测研究.pptx
,目录PartOnePartTwo遥感图像的特点多尺度信息的处理卷积神经网络在遥感目标检测中的应用PartThree多尺度特征提取特征融合策略检测层的构建训练与优化方法PartFour数据集介绍实验设置与参数调整实验结果对比分析性能评估与讨论PartFive在遥感监测中的应用在智能驾驶中的应用在无人机巡航中的应用未来研究方向与挑战THANKS
2024-10-07
20
4.4MB
基于深度卷积神经网络的遥感目标检测研究.docx
基于深度卷积神经网络的遥感目标检测研究基于深度卷积神经网络的遥感目标检测研究摘要：随着遥感技术的快速发展，遥感图像在农业、环境监测、城市规划等领域扮演着重要角色。然而，遥感图像数据规模庞大，如何从中准确、高效地提取目标信息成为了研究的难点和挑战。深度卷积神经网络（CNN）凭借其强大的特征提取和分类能力，在遥感图像目标检测中取得了显著成效。本文针对基于深度卷积神经网络的遥感目标检测进行系统的研究，旨在提供一种可行性的解决方案，以提高遥感图像目标检测的准确性和效率。1.引言遥感图像目标检测是指在遥感图像中自动
2024-10-18
5
11KB
基于多尺度扩张卷积神经网络的城中村遥感识别.docx
基于多尺度扩张卷积神经网络的城中村遥感识别摘要城中村遥感识别是城市规划和管理的重要方向之一。本文提出了一种基于多尺度扩张卷积神经网络的城中村遥感识别方法。首先，利用卷积操作对遥感图像进行特征提取。其次，通过多尺度扩张操作，增加网络的感受野，提高了网络的识别精度。最后，应用分类器对提取的特征进行分类识别。实验结果表明，本方法能够有效地识别城中村遥感图像，提高了识别精度。关键词：城中村；遥感图像；卷积神经网络；多尺度扩张AbstractRemotesensingrecognitionofurbanvillag
2024-10-16
5
11KB
基于多尺度池化卷积神经网络的疲劳检测方法研究.pptx
添加副标题目录PART01卷积神经网络的基本结构多尺度池化的作用和原理多尺度池化卷积神经网络的优势PART02疲劳检测的原理和意义基于多尺度池化卷积神经网络的疲劳检测方法流程实验设计和数据集准备实验结果和性能评估PART03在驾驶疲劳检测中的应用在医学领域的应用在其他领域的应用PART04面临的挑战未来发展方向可能的改进和优化方法感谢您的观看
2024-10-09
20
692KB
基于深度卷积神经网络的遥感目标检测研究的开题报告.docx
基于深度卷积神经网络的遥感目标检测研究的开题报告一、研究背景遥感目标检测是利用遥感技术获取卫星图像或航空图像等遥感数据对地面进行目标检测和识别，能够广泛应用于农业、城市规划、环境监测、水利等各个领域。在过去的十年中，深度学习技术在计算机视觉领域的成功开创了新的研究方向。其中卷积神经网络（CNN）在图像分类、目标检测、语义分割等领域中表现出了出色的性能。因此，将CNN应用于遥感目标检测，对提高遥感数据信息的智能化分析和利用具有很高的现实意义和广阔的应用前景。二、研究目的和意义本研究旨在基于深度卷积神经网络，
2024-10-11
5
11KB