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基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多尺度特征融合自適應(yīng)智能“問題地圖”識(shí)別

發(fā)布時(shí)間:2021-01-21 02:14
  “問題地圖”主要指存在危害國家統(tǒng)一、主權(quán)和領(lǐng)土完整,或危害國家安全和利益等情況,以及其他不符合地圖管理相關(guān)規(guī)定的公開地圖和地圖產(chǎn)品。特別的,本文所指代的“問題地圖”限定為如下區(qū)域出現(xiàn)繪制錯(cuò)誤的現(xiàn)時(shí)版電子中國地圖:1)阿克賽欽地區(qū);2)藏南地區(qū);3)南海諸島;4)釣魚島、赤尾嶼;5)臺(tái)灣省�!皢栴}地圖”損害國家利益,嚴(yán)重違反政治的嚴(yán)肅性、科學(xué)的嚴(yán)密性,同時(shí)也給人們?nèi)粘3鲂�、生活等造成了困擾。因此,“問題地圖”的排查與審核迫在眉睫。本文針對“問題地圖”審核依賴大量人工進(jìn)行目視判別以及流行的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的訓(xùn)練樣本,提出了一種端到端的小樣本場景下基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多尺度特征融合自適應(yīng)智能“問題地圖”檢測方法。該方法首次將基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標(biāo)檢測算法引入到“問題地圖”檢測中,采用融合特征的多尺度表達(dá)自適應(yīng)尺度選擇機(jī)制,實(shí)現(xiàn)了“問題地圖”五大版圖錯(cuò)誤的智能識(shí)別和標(biāo)定。進(jìn)一步的,該方法結(jié)合“問題地圖”的特點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化,在訓(xùn)練樣本較少的情況下完成了“問題地圖”的智能識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明,本文算法用于檢測“問題地圖”的性能遠(yuǎn)超其它算法,驗(yàn)證了本文方法的有效性。具體的,本文主要研究內(nèi)容及其相應(yīng)的研究成果... 

【文章來源】:西南交通大學(xué)四川省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】:109 頁

【學(xué)位級(jí)別】:碩士

【部分圖文】:

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多尺度特征融合自適應(yīng)智能“問題地圖”識(shí)別


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導(dǎo)數(shù)圖,學(xué)位論文,西南交通大學(xué),碩士研究生


Sigmoid及其導(dǎo)數(shù)圖像

導(dǎo)數(shù)圖


1( )1xf xe (2-3)a) Sigmoid b) Sigmoid 導(dǎo)數(shù)圖 2-3 Sigmoid 及其導(dǎo)數(shù)圖像(2) Tanh( )x xx xe ef xe e (2-4)


本文編號(hào):2990247

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