检索结果-内蒙古大学图书馆

AIR-PolSAR-Seg-2.0:大规模复杂场景极化SAR地物分类数据集

雷达学报(中英文) 2025年第2期14卷 353-365页

作者：王智睿赵良瑾汪越雷曾璇康健杨健孙显中国科学院空天信息创新研究院北京100094 中国科学院大学北京100049 中国科学院大学电子电气与通信工程学院北京100049 目标认知与应用技术国家级重点实验室北京100190 苏州大学电子信息学院苏州215006 清华大学电子工程系北京100084

极化合成孔径雷达(PolSAR)地物分类是SAR图像智能解译领域的研究热点之一。为了进一步促进该领域研究的发展,该文组织并发布了一个面向大规模复杂场景的极化SAR地物分类数据集AIR-PolSAR-Seg-2.0。该数据集由三景不同区域的高分三号卫星... 详细信息

极化合成孔径雷达(PolSAR)地物分类是SAR图像智能解译领域的研究热点之一。为了进一步促进该领域研究的发展,该文组织并发布了一个面向大规模复杂场景的极化SAR地物分类数据集AIR-PolSAR-Seg-2.0。该数据集由三景不同区域的高分三号卫星L1A级复数SAR影像构成,空间分辨率8 m,包含HH,HV,VH和VV共4种极化方式,涵盖水体、植被、裸地、建筑、道路、山脉等6类典型的地物类别,具有场景复杂规模大、强弱散射多样、边界分布不规则、类别尺度多样、样本分布不均衡的特点。为方便试验验证,该文将三景完整的SAR影像裁剪成24,672张512像素×512像素的切片,并使用一系列通用的深度学习方法进行了实验验证。实验结果显示,基于双通道自注意力方法的DANet性能表现最佳,在幅度数据和幅相融合数据的平均交并比分别达到了85.96%和87.03%。该数据集与实验指标基准有助于其他学者进一步展开极化SAR地物分类相关研究。

关键词：极化合成孔径雷达公开数据集复数图像地物分类深度学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于内容的图像搜索的算法模型与分布式Web方案

引用

小型微型计算机系统 2002年第5期23卷 544-547页

作者：何楚王思贤廖孟扬武汉大学电子信息学院通信工程系湖北武汉430072

本文首先提出并详细描述了一种基于内容的图像归档和查询的基本算法模型 ,并在此基础上提出了一个基于Web的基本实现方案 :后台采用 Robot程序获取 Internet上图像数据并存储 URL,在应用层对搜索到的图像数据建立图标库和特征库 ;前台... 详细信息

本文首先提出并详细描述了一种基于内容的图像归档和查询的基本算法模型 ,并在此基础上提出了一个基于Web的基本实现方案 :后台采用 Robot程序获取 Internet上图像数据并存储 URL,在应用层对搜索到的图像数据建立图标库和特征库 ;前台采用基于浏览器的 Web查询页面实现与用户的交互并获取查询信息 ,通过 ASP和 DHTML与后台的特征库进行匹配以实现地址和相应图标的返回结果显示 .文章最后为对引入 XML,COM/ DCOM和移动 Agent技术以克服上述方案中存在的局限性的最终分布式方案进行了概要设计和分析 .

关键词：图像搜索算法模型分布式Web 图像处理图像数据库计算机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

多层独立子空间分析时空特征的人体行为识别方法

引用

武汉大学学报（信息科学版） 2016年第4期41卷 468-474页

作者：瞿涛邓德祥刘慧邹炼刘弋锋武汉大学电子信息学院湖北武汉430072 厦门大学通信工程系福建厦门361005

人体行为识别在视频监控、医疗诊断等领域都有重要的意义。目前人体识别的主要方法是将人为设计的二维特征扩展到三维空间,或利用运动轨迹,提取出时空特征。基于深度学习的思想,直接在三维空间中构建多层神经网络,从大量的视频数据中学... 详细信息

人体行为识别在视频监控、医疗诊断等领域都有重要的意义。目前人体识别的主要方法是将人为设计的二维特征扩展到三维空间,或利用运动轨迹,提取出时空特征。基于深度学习的思想,直接在三维空间中构建多层神经网络,从大量的视频数据中学习不同行为的时空特征。首先,采用独立子空间分析(independent subspace analysis,ISA)方法,构造两层卷积叠加神经网络,从训练视频中学习网络权重。然后,对特征使用K-means聚类,转化为视觉单词,根据视觉单词频率直方图计算支持向量机模型(support vector machine,SVM)判决超平面,最后对待分析视频进行动作分类。使用该方法对Hollywood2数据库的12种行为进行实验,结果表明,ISA学习到的特征权重与Gabor滤波器类似,对图像频率和方向具有明显的选择性,对相位变化具有鲁棒性,能够显著提高认为识别的正确率,符合人眼的视觉特征。

关键词：卷积叠加独立子空间分析多层网络无监督学习深度学习人体行为识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

全正色散高阶谐波锁模掺Yb光纤激光器

引用

光学学报 2014年第8期34卷 178-182页

作者：朱晓军章国安曹张华曾凤朱友华南通大学电子信息学院通信工程系江苏南通226019

在全正色散（ANDi）系统中,报道了最高为21阶的被动谐波锁模（HML）掺Yb光纤激光器。利用级联长周期光纤光栅（C-LPFG）作为全光纤结构的光谱滤波器,以非线性偏振演化（NPE）效应作为锁模机理,得到了重复频率可调谐的被动谐波锁模掺Yb... 详细信息

在全正色散（ANDi）系统中,报道了最高为21阶的被动谐波锁模（HML）掺Yb光纤激光器。利用级联长周期光纤光栅（C-LPFG）作为全光纤结构的光谱滤波器,以非线性偏振演化（NPE）效应作为锁模机理,得到了重复频率可调谐的被动谐波锁模掺Yb激光输出,实现输出脉冲重复频率1.544～32.42MHz的可调谐。并进一步论证了谐波阶次的提高不仅与抽运功率有关,而且与光纤的长度有关。

关键词：光纤光学谐波锁模光纤激光全正色散长周期光栅

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

GPS地面台网和掩星观测结合的时变三维电离层层析

引用

地球物理学报 2005年第4期48卷 759-767页

作者：徐继生邹玉华马淑英武汉大学电子信息学院武汉430079 桂林电子工业学院电子工程系桂林541004

本文给出GPS地面台网和掩星观测结合的时变三维电离层层析的原理、算法和基于实测数据的反演结果.反演结果的比较表明,联合地基GPS与掩星观测数据进行重建,电子密度整体图像的重建质量特别是其垂直结构的重建质量得到了明显改善.在平静... 详细信息

本文给出GPS地面台网和掩星观测结合的时变三维电离层层析的原理、算法和基于实测数据的反演结果.反演结果的比较表明,联合地基GPS与掩星观测数据进行重建,电子密度整体图像的重建质量特别是其垂直结构的重建质量得到了明显改善.在平静日和磁暴期间两种条件下利用实测数据的重建结果表明,GPS地面台网和掩星观测结合的电离层层析可以获得电离层电子密度在高度-纬度-经度-时间四维空间中的变化.重建结果清晰地显示了磁暴期间电离层负相暴效应,表明结合GPS地面台网和掩星观测的时变三维电离层层析可以有效地监测扰动条件下的大尺度电离层结构.

关键词：电离层 GPS 掩星层析磁暴

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

超常介质中三、五阶非线性引起的交叉相位调制的非稳定性

引用

光学学报 2013年第6期33卷 245-253页

作者：刘颖余传禧胡之惠薛燕陵华东师范大学信息科学技术学院通信工程系上海200241 上海电机学院电子信息学院通信工程系上海200240

推导了同向传播但波长不同的两光波,在三、五阶非线性效应同时作用下、基于超常介质Drude色散模型的耦合非线性薛定谔方程组和交叉相位调制引起的调制不稳定性(XMI)的增益公式,分析了五阶非线性效应对交叉相位调制引起的不稳定增益谱的... 详细信息

推导了同向传播但波长不同的两光波,在三、五阶非线性效应同时作用下、基于超常介质Drude色散模型的耦合非线性薛定谔方程组和交叉相位调制引起的调制不稳定性(XMI)的增益公式,分析了五阶非线性效应对交叉相位调制引起的不稳定增益谱的影响。结果表明,五阶非线性效应加强了调制不稳定性,使增益谱变宽,峰值变大,并且反常群速度色散(GVD)区域调制不稳定性的增益明显大于正常GVD区域。比较了考虑群速度矢配(GVM)与忽略GVM的两种情况,发现GVM对XMI起了重要的作用。当两列光脉冲同时在正折射率区域或在不同的折射率区域传播时XMI最严重。

关键词：非线性光学超常介质交叉相位调制调制不稳定性三五阶非线性增益谱

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

振幅阻尼信道量子隐形传态保真度恢复机理

引用

物理学报 2015年第1期64卷 24-32页

作者：杨光廉保旺聂敏西北工业大学电子信息学院通信工程系西安710072 西安邮电大学通信与信息工程学院西安710121

在振幅阻尼信道上进行量子隐形传态的过程中,量子Bell纠缠态将发生退相干,导致隐形传态质量下降甚至通信失败.为克服该影响,本文提出了一种Bell纠缠态补偿方法.在估计振幅阻尼信道参数的基础上,将对纠缠态的补偿分为纠缠退相干发生之前... 详细信息

在振幅阻尼信道上进行量子隐形传态的过程中,量子Bell纠缠态将发生退相干,导致隐形传态质量下降甚至通信失败.为克服该影响,本文提出了一种Bell纠缠态补偿方法.在估计振幅阻尼信道参数的基础上,将对纠缠态的补偿分为纠缠退相干发生之前的预补偿以及经历量子振幅阻尼信道之后的匹配补偿两部分.前者在纠缠源处进行,后者在两个量子通信用户处进行,预补偿及匹配补偿参数与信道特性参数相关.纠缠补偿完成后,再进行隐形传态.理论推导与性能分析结果表明,相比于不进行纠缠补偿及仅在发生退相干之后进行的纠缠补偿,本方法能够获得更高的隐形传态保真度,适当调整补偿参数,可使保真度接近于1,对克服纠缠退相干带来的隐形传态质量下降问题具有一定的意义.

关键词：隐形传态振幅阻尼纠缠补偿保真度

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于差值图像及子波变换的人脸检测方法

引用

上海交通大学学报 1999年第11期33卷 1381-1385页

作者：韩锦成施鹏飞莫玉龙上海交通大学电子信息学院上海200030 上海大学通信工程系上海201800

图像中人脸的检测有广泛的应用范围，提出了一种基于差值图像及子波变换的人脸检测方法．首先根据运动信息从图像序列中检测出候选人脸，然后使用子波变换方法分析候选人脸的直方图，确定出４个阈值，再根据此４个阈值对候选人脸进行... 详细信息

图像中人脸的检测有广泛的应用范围，提出了一种基于差值图像及子波变换的人脸检测方法．首先根据运动信息从图像序列中检测出候选人脸，然后使用子波变换方法分析候选人脸的直方图，确定出４个阈值，再根据此４个阈值对候选人脸进行多重阈值二值化，并根据有关人脸的先验知识，在多个二值化图像中定位眼、嘴、鼻．实验结果表明，提出的人脸检测方法能较好地检测出图像中的人脸．此方法在人机交互。

关键词：人脸检测子波变换差值图像图像识别自动识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

区域轮廓的快速等级提取

引用

光电工程 2005年第12期32卷 43-46,50页

作者：赵会彦曹永锋武汉工业学院土木工程系湖北武汉430023 武汉大学电子信息学院通信系湖北武汉430079

模式识别应用常需要不同约束下的多个图像分割结果。提出了一种区域轮廓的快速等级提取方法。该方法计算图像中所有可能轮廓点的显著性,利用简单阈值操作即可得到不同显著性等级的单像素宽度闭合区域轮廓。当计算轮廓点显著性时,融合流... 详细信息

模式识别应用常需要不同约束下的多个图像分割结果。提出了一种区域轮廓的快速等级提取方法。该方法计算图像中所有可能轮廓点的显著性,利用简单阈值操作即可得到不同显著性等级的单像素宽度闭合区域轮廓。当计算轮廓点显著性时,融合流域变换、盆地动力学(Basindynamics)和弧段动力学三个过程为一个过程,消除了它们单独运行造成的冗余计算,提高了算法效率。实验结果表明,该算法可得到理想的等级轮廓输出,比现存的类似算法提高效率1.25倍。

关键词：轮廓提取等级分割盆地动力学弧段动力学

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

应用时频分析进行高频雷达射频干扰抑制

引用

电子学报 2004年第9期32卷 1546-1548页

作者：周浩文必洋吴世才刘晓峰武汉大学电子信息学院湖北武汉430079 上海交通大学电子工程系上海200030

射频干扰是困扰高频雷达工作的难题之一 .本文基于雷达基带采样信号中射频干扰和有用目标信号的时频分布的差异 ,提出了一种新的射频干扰抑制方法 .将该方法应用于高频地波雷达的回波信号处理中 ,能有效地抑制射频干扰却不损失目标信号 ... 详细信息

射频干扰是困扰高频雷达工作的难题之一 .本文基于雷达基带采样信号中射频干扰和有用目标信号的时频分布的差异 ,提出了一种新的射频干扰抑制方法 .将该方法应用于高频地波雷达的回波信号处理中 ,能有效地抑制射频干扰却不损失目标信号 ,从而使回波距离多普勒谱的质量得到改善 ,大大提高了系统的抗干扰能力 .该方法也可视为自动实时选频系统的一种软实现 .

关键词：高频雷达射频干扰时频分析线性调频

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：