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【发表日期】
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2020年01期
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随着高分辨率遥感技术的迅速发展,遥感图像数据呈爆炸式增长,海量图像数据亟需进行分类处理,但传统的分类方法在分类效果和效率方面已经无法满足生产生活的需要。因此,高效率、高准确率的场景分类方法成为遥感图像分类领域的研究热点之一。卷积神经网络在计算机视觉领域不断取得突破性的成果,新思路和新方法不断涌现。其根本思路是在底层提取部分边缘特征,在网络深层提取出更高级的轮廓特征,从底层到高层逐渐描述出图像中所包
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近年来,高光谱以及高空间分辨率图像的地物和场景分类越来越热门。高光谱图像及高空间分辨率不仅包含大量的空间上下文语义信息,同时还带来了非常丰富的光谱信息。另外,由于高光谱图像数据立方体的高维度特性,以及其复杂的空间结构,增大了对高光谱图像进行特征提取的难度。卷积神经网络(CNNs)在高光谱图像(HSI)分类领域中得到了广泛应用,并在数据处理和特征提取中显现出优越的性能。然而,在每个土地覆盖区域的边缘
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作为世界第一的人口大国,我国老龄化社会趋势正在持续加重,养老服务问题备受社会各界关注。随着年龄的不断增加,老年人身体的各方面机能逐渐降低,身体健康也容易为各种慢性病所困扰。并且老人因为记忆力差,听力、视力等感觉的减退,可能时常会出现漏服、误服、错服药物的现象。针对老年人的吃药问题,本文首先系统的介绍了国内外家用药箱的研究现状,并对现有产品的优缺点进行分析,对助老药箱进行了调查研究。针对不同种类的药
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