简介：摘要遥感影像在很多领域都发挥着不容忽视的作用，科学技术的发展不仅使得遥感影像的分辨率越来越高，对于影像分类也提出了更高的要求。在这种情况下，以往高分遥感影像分类算法的计算精度逐渐无法满足分类要求，需要对算法进行改进和创新。基于此，本文提出了卷积神经网络分类算法，能够有效减少图像分类处理过程中比例缩放、平移等变形所引发的误差问题，提升分类精度。

简介：摘要：随着我国军事行业的不断发展，我国对水声目标军事任务完成情况提出了更高的要求。但是，由于海洋环境极其复杂，相关领域技术人员在利用舰船辐射噪声对水声目标进行识别的过程中，遇到了巨大的困难和挑战。基于以上情况，本文在有效结合水声信号特点的基础上，通过利用深度卷积神经网络，对水声目标信号的时频特征进行提取和识别，确保所提取和识别数据信息的真实性、完整性和可靠性。希望通过这次研究，为相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

简介：摘要：随着我国军事行业的不断发展，我国对水声目标军事任务完成情况提出了更高的要求。但是，由于海洋环境极其复杂，相关领域技术人员在利用舰船辐射噪声对水声目标进行识别的过程中，遇到了巨大的困难和挑战。基于以上情况，本文在有效结合水声信号特点的基础上，通过利用深度卷积神经网络，对水声目标信号的时频特征进行提取和识别，确保所提取和识别数据信息的真实性、完整性和可靠性。希望通过这次研究，为相关领域技术人员提供有效的借鉴和参考。

简介：摘要：为解决单目图像中冗余像素点不利于深度神经网络快速完成深度信息检测的问题，提出一种基于卷积神经网络的深度线段分类算法。对 ＮＹＵ -Ｄｅｐｔｈ 数据集使用线段检测算法进行线段检测得到原始图像的线段特征图。通过数据预处理结合深度数据得到表征深度信息的线段集合及其标签，提出适用于线段特征的卷积神经网络，实现单目图像中深度线段的分类。本论文从不同方面阐述基于卷积神经网络的深度线段分类算法，希望为研究卷积神经网络的专家和学者提供理论参考依据。

简介：摘要：遥感图像在农业监测、城市规划、地图生成和更新等方面有着广泛的应用。在深度学习的背景下，卷积神经网络是当前最受欢迎的一种图像处理技术，能够实现对图像的深度特征的自动学习和抽取，极大地提高了图像的处理精度。为此，文章运用卷积神经网络技术对广东省高分辨率遥感图像进行了研究，并给出了一种基于卷积神经网络的耕地提取算法。

简介：摘 要：回顾了卷积神经网络的发展历程,介绍了卷积神经网络的基本运算单元。在查阅大量资料基础上，重点介绍了有代表性的 AlexNet、VGGNet、GoogLeNet、ResNet等，对他们所用到的技术进行剖析，归纳、总结、分析其优缺点，并指出卷积神经网络未来的研究方向。

简介：摘要：本研究旨在探索在测绘工程领域中应用深度学习技术进行遥感影像分类的方法。通过收集大量的遥感影像数据，结合深度学习算法，构建了一个高效的分类模型。首先，采用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取和学习，然后利用池化和全连接层进行分类识别。实验结果表明，该方法在不同地区和不同场景的遥感影像分类中表现出良好的准确性和泛化能力，为测绘工程领域的遥感应用提供了一种有效的分类方法。

简介：摘要：随着技术的不断发展，计算机和互联网的普遍应用，社会生活的各个领域每分每秒在源源不断的产生大量的数据和信息。在司法领域，大量的卷宗文档数据在法院生产，人工对卷宗进行分类难以满足大数据量分类的需求，这时候使用机器进行卷宗分类就显得尤为必要。我们提出了一种基于深度学习卷积神经网络的方法，对司法卷宗进行自动分类。在实验中，我们的方法达到了94.53%的准确率，大幅提升了工作效率。

简介：摘要:手机屏幕的缺陷检测操作期间，深度卷积的神经网络往往起着关键作用，对实测效果 影响极大，要求技术员能够充分掌握此方法。鉴于此，本文主要围绕着深度卷积的神经网络基础下手机屏幕的缺陷检测开展深入的研究和探讨，仅供参考。

简介：摘要：本文对基于深度学习的遥感影像分类技术进行了综述。首先介绍了遥感影像分类的背景和意义，随后概述了深度学习在该领域的应用现状。接着详细介绍了深度学习模型在遥感影像分类中的应用、优势与挑战，以及改进创新方面的研究进展。进一步分析了深度学习技术在不同遥感影像分类任务中的应用案例，并探讨了与传统方法的比较与融合。

简介：摘要本文提出了一种基于局部自动搜索和光谱匹配技术的训练样本纯化的BP网络分类方法。利用影像的空间信息在图像局部范围内自动搜索和选择最佳样区位置，再用光谱匹配对寻找到的最佳样区在光谱空间上进一步纯化。从空间和光谱两个角度对样区进行了纯化，使得训练样本更适合遥感图像分类的要求，最后利用BP网络对遥感图像进行分类。实验结果证明，原始遥感图像经过样区纯化算法处理后，目视判读效果和数值分析都表明提高了分类精度。

简介：摘要：随着遥感技术的快速发展，卫星影像在地球观测、环境监测、城市规划等领域发挥着重要作用。然而，由于卫星影像数据量大、复杂度高，传统的手动分类和测绘信息提取方法已经无法满足实际需求。本文提出了一种基于深度学习的卫星影像自动分类与测绘信息提取方法，通过对卫星影像进行数据准备与预处理，选择合适的深度学习模型进行训练，实现了对卫星影像的自动分类与测绘信息提取。实验结果表明，该方法具有较高的分类准确率和信息提取效率，为卫星影像的处理和应用提供了新的思路。

简介：摘要：随着无人机技术的快速发展，基于深度学习的图像处理和特征提取成为无人机测绘领域的关键技术。本文分析了现行的深度学习模型，如卷积神经网络和生成对抗网络等，并归纳了它们在图像预处理、特征提取、目标检测与分类方面的表现及其优势。研究指出，借助深度学习技术，可以显著提升无人机在进行测绘任务时对图像的处理自动化程度，进而优化数据分析与处理流程，显著增强测绘数据的准确性与处理效率。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于深度学习技术的遥感影像地物分类方法，以提高遥感影像解译的准确性和效率。研究使用了深度卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型，对高分辨率遥感影像进行了特征提取和地物分类。实验结果表明，与传统方法相比，深度学习方法在地物分类任务中表现出更高的精度和鲁棒性。此外，研究还考察了不同遥感传感器和数据预处理方法对分类性能的影响，并提出了进一步改进的可能性。这项研究为遥感影像地物分类领域的发展提供了有力支持，可广泛应用于城市规划、环境监测和资源管理等领域。

简介：

简介：摘要：本期刊文章研究了图像特征提取与分类识别的方法。文章旨在提供关于图像特征提取和分类识别领域的详细方法，以帮助研究人员更好地理解和应用这些技术。通过各个章节的阐述，详细介绍与该主题相关的不同方法和技术，强调了它们的应用和优点。

简介：摘要：深度学习和人工智能已成为我国当下的热门讨论话题，卷积神经网络模型作为深度学习模型中具有代表性的模型之一受到了许多研究者的关注。本文在介绍卷积神经网络模型发展历程的基础上，探讨了卷积神经网络模型在目标检测、语义分割以及自然语言处理方面的应用，以期能为该领域的研究者选择模型时提供参考。

简介：摘要：随着遥感技术的不断进步和深度学习算法的快速发展，逐渐出现了一系列应用于遥感图像分类的神经网络模型。本文通过对近年来相关文献的综述，总结了各种神经网络模型在遥感图像分类中的应用情况、优缺点及发展趋势，旨在为遥感图像分类领域的研究者提供参考和启示。

简介：摘要：本研究旨在探讨基于深度学习的军事大数据特征提取与预测模型构建。通过对军事大数据的特点与挑战进行分析，揭示了深度学习在大数据处理中的优势。针对军事大数据，建立了相应的数据集并应用深度学习算法进行特征提取，包括性能评估、可视化与解释以及应用案例。进一步地，设计了基于深度学习的军事大数据预测模型，包括模型架构设计、数据准备、训练与优化等方面的内容。实验结果表明，所提出的模型在军事领域具有潜在应用前景。

简介：摘要：遥感影像分类按照是否使用先验知识分为监督分类和非监督分类。研究表明，使用先验知识的监督分类效果更好，能减少“同物异谱”和“同谱异物”现象的影响。