基于类图神经网络的图像分类方法.pdf

一种基于图神经网络的小样本图像分类方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 113392876 B (45)授权公告日 2022.07.05 (21)申请号 202110563578.8 G06K 9/62 (2022.01)

2023-06-17 约8.82千字 9页立即下载

基于循环神经网络的高光谱遥感图像分类.docx 基于循环神经网络的高光谱遥感图像分类 摘要随着时代发展和科技进步，人类的生产活动不再满足于目光所及和步履所至之处，出于多种领域的发展需求，我们需要更多地了解地球表层的情况。高光谱遥感技术作为新兴的遥感技术，在发展的二三十年时间里解决了一系列重大技术问题。通过传感器获取的高光谱遥感图像不仅保留了地表物体的空间信息，还拥有丰富的连续光谱信息，相比于多光谱图像有着更高的分辨率。在相同的条件下拍摄物体，高光谱遥感数据有着不可忽略的优势，其能获得最多的图像信息，因而能够更好地反馈地表物体的真实情况，更适合实现地物分类。高光谱遥感图像的分类问题一直是遥感图像研究中的一个关键问题。传统的分类方法，

2025-01-02 约3.06万字 40页立即下载

基于卷积神经网络的花卉图像分类研究.pdf 基于卷积神经网络的花卉图像分类研究 161203107240

2021-10-21 约2.98万字 32页立即下载

一种基于双路注意力卷积神经网络的宫颈OCT图像分类方法及系统.docx PAGE 1- 一种基于双路注意力卷积神经网络的宫颈OCT图像分类方法及系统第一章引言随着现代医疗技术的不断发展，早期疾病检测与诊断在提高患者生存率和生活质量方面发挥着至关重要的作用。宫颈疾病，尤其是宫颈癌，是女性健康的一大杀手。光学相干断层扫描（OpticalCoherenceTomography，OCT）技术作为一种非侵入性成像技术，在医学诊断领域展现出巨大的潜力。近年来，基于深度学习的图像分类方法在医学图像分析中的应用日益广泛，其高精度、自动化的特点为宫颈OCT图像的分类提供了新的思路。在宫颈癌的早期诊断中，宫颈OCT图像能够提供丰富的组织结构信息，有助于医生对病情进行准确判断。然

2025-01-19 约3.3千字 6页立即下载

基于深度卷积神经网络的结肠图像分类方法的探索与实践.docx 基于深度卷积神经网络的结肠图像分类方法的探索与实践一、引言 1.1研究背景与意义结肠疾病作为一类常见的消化系统疾病，严重威胁着人类的健康。常见的结肠疾病如结肠癌、结肠息肉、溃疡性结肠炎等，不仅给患者带来身体上的痛苦，还对其生活质量产生重大影响。据世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）发布的2020年全球最新癌症负担数据显示，结直肠癌的新发病例数达到193万，死亡病例数达到94万，在全球癌症发病和死亡排行榜中均位居前列。早期准确诊断结肠疾病对于制定有效的治疗方案、提高患者生存率和生活质量至关重要。例如，早期发现的结肠癌患者，经过及时有效的治疗，5年生存率可显著提高；而结肠

2025-02-28 约2.41万字 19页立即下载

一种基于卷积神经网络的高光谱遥感图像分类方法及系统[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于卷积神经网络的高光谱遥感图像分类方法及系统[发明专利] 一、引言随着遥感技术的不断发展，高光谱遥感图像在资源调查、环境监测、灾害预警等领域发挥着越来越重要的作用。高光谱遥感图像具有丰富的光谱信息，能够反映地表物质的细微差异，因此在分类识别方面具有较高的精度。然而，高光谱遥感图像数据具有高维、高噪声、类间距离小等特点，给图像分类带来了巨大的挑战。传统的遥感图像分类方法，如基于特征提取和基于规则的方法，在处理高光谱遥感图像时往往难以达到理想的效果。近年来，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）在图像识别领域取得了显著的成果，其强大的

2025-01-20 约2.15千字 4页立即下载

基于卷积神经网络的遥感图像场景自动提取和分类方法[发明专利].docx PAGE 1- 基于卷积神经网络的遥感图像场景自动提取和分类方法[发明专利] 一、引言随着遥感技术的飞速发展，遥感图像在地理信息系统、环境监测、城市规划等领域发挥着越来越重要的作用。遥感图像包含了丰富的地理信息，通过对这些信息的提取和分析，可以实现对地表景观、土地利用、灾害监测等方面的有效管理和决策支持。近年来，卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetworks,CNN）在图像处理领域的应用取得了显著成果，为遥感图像场景自动提取和分类提供了新的技术途径。遥感图像场景自动提取是指从遥感图像中自动识别和提取出具有特定意义的地理要素，如道路、水体、植被等。这一过程对于提高遥感数

2025-01-22 约3千字 6页立即下载

基于全卷积神经网络的遥感图像典型地物分类：方法、挑战与优化.docx 基于全卷积神经网络的遥感图像典型地物分类：方法、挑战与优化一、引言 1.1研究背景与意义随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感图像能够提供更加丰富的地表信息，其应用范围涵盖了国土资源调查、城市规划、农业监测、生态环境评估等多个重要领域。在这些应用中，准确地对遥感图像中的典型地物进行分类，是实现信息提取与分析的关键环节。例如，在国土资源调查中，通过对遥感图像地物分类，可以清晰了解土地利用类型分布，为土地资源合理规划提供依据；在农业监测里，识别农作物种类及生长状况，有助于精准农业的开展，提高农业生产效率。传统的遥感图像地物分类方法主要依赖于人工设计的特征，如基于光谱特征的最大似然分类法、基于纹

2025-04-06 约2.39万字 18页立即下载

基于三元组损失和卷积神经网络的高光谱图像分类方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112966781 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110357162.0 (22)申请日 2021.04.01 (71)申请人嘉应学院地址 51

2023-06-10 约1.65万字 18页立即下载

一种基于轻量化卷积神经网络的图像分类方法和装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565792 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210189921.1 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-07 约1.29万字 13页立即下载

一种基于复合卷积神经网络的化石图像分类模型的构建方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112819096 A (43)申请公布日 2021.05.18 (21)申请号 202110219351.1 (22)申请日 2021.02.26 (71)申请人西北大学地址 71

2023-06-05 约1.67万字 15页立即下载

基于边特征关系映射图神经网络模型的小样本图像分类方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113392896 A (43)申请公布日 2021.09.14 (21)申请号 202110647643.5 (22)申请日 2021.06.10 (71)申请人中国人民解放军空军通信士官学校

2023-06-18 约1.57万字 15页立即下载

基于分层伪三维注意力卷积神经网络的人脸图像分类方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113343865 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110659025.2 (22)申请日 2021.06.15 (71)申请人陕西师范大学地址

2023-06-18 约1.61万字 18页立即下载

基于改进三维卷积神经网络的高光谱图像分类方法研究：原理、改进与应用.docx 基于改进三维卷积神经网络的高光谱图像分类方法研究：原理、改进与应用一、引言 1.1研究背景与意义 1.1.1高光谱图像分类的重要性高光谱图像分类技术作为遥感信息处理的核心环节，对于充分挖掘高光谱图像的潜在价值具有不可替代的作用。高光谱成像技术能够获取数百个连续且狭窄波段的光谱信息，形成“图谱合一”的数据立方体，不仅包含了丰富的地物空间分布信息，还详细记录了地物在不同光谱波段的反射或辐射特性，如同为地物赋予了独特的“光谱指纹”，在众多领域展现出了巨大的应用潜力。在环境监测领域，高光谱图像分类可用于大气污染、水体质量和土地利用变化等环境问题的监测。通过对不同地物的光谱特征进行分析

2025-04-04 约3.87万字 30页立即下载

基于神经网络的图像识别方法.docx PAGE 1- 基于神经网络的图像识别方法第一章引言随着科技的飞速发展，图像识别技术在众多领域都显示出了其独特的价值和潜力。尤其在人工智能和机器学习领域，图像识别技术已经成为研究的热点之一。图像识别作为一种计算机视觉的核心技术，旨在使计算机能够通过分析和处理图像数据，识别和理解图像内容，从而实现对图像的自动解析和应用。这一技术不仅在安防监控、医疗诊断、自动驾驶等领域有着广泛的应用，而且在日常生活中，如智能手机的人脸解锁、智能摄影辅助等场景中也扮演着重要角色。在过去的几十年中，图像识别技术经历了从经典算法到深度学习技术的演变。早期的图像识别主要依赖于特征提取和分类方法，如SIFT、SURF

2025-01-22 约2.89千字 6页立即下载