本文關鍵詞：基于CNN模型的高分辨率遙感圖像目標識別

  更多相關文章： 遙感圖像 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 激活函數(shù) 卷積展開 目標識別

【摘要】：遙感圖像目標識別作為當前遙感圖像應用領域中的主要研究內容,具有重要的理論意義和廣泛的應用價值。近年來,深度學習成為機器學習領域的一個新興研究方向,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(convolutional neural networks,CNN)是一種得到廣泛研究與應用的深度學習模型。提出一種基于CNN模型的光學遙感圖像目標識別方法,在傳統(tǒng)LeNet-5網(wǎng)絡結構的基礎上,引入ReLU激活函數(shù)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的Sigmoid函數(shù)和tanh函數(shù),使用卷積展開技術將卷積運算轉換為矩陣乘法,并對網(wǎng)絡結構進行調整優(yōu)化,提高目標識別的準確性和效率。利用Quick Bird上的0.6m分辨率的遙感圖像進行驗證,實驗結果表明,基于改進的CNN模型的方法可以取得較高的目標識別準確率和效率。
【作者單位】： 中國科學院電子學研究所空間信息處理與應用系統(tǒng)技術重點實驗室;
【關鍵詞】： 遙感圖像 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 激活函數(shù) 卷積展開 目標識別
【分類號】：TP391;;TN911.73
【正文快照】： 1引言隨著遙感技術的不斷進步,遙感圖像的空間分辨率也在穩(wěn)步提高,人們可以獲得越來越多的高分辨率遙感圖像。因此,在大數(shù)據(jù)條件下的高分辨率遙感圖像目標識別就顯得尤為重要。遙感圖像目標識別已被廣泛研究,許多研究學者主要使用人工提取圖像特征進行目標識別的方法。比如局

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本文編號：1116537