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掌上花卉生态系统设计
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作者 杜茜 何代毅 《中国高新科技》 2018年第5期71-72,共2页
科学技术应用于生产是学术研究的重要课题。随着经济的发展和产业结构的变化,花卉种植在种植业中逐渐显现蓬勃增长趋势。花卉生长环境的苛刻使得当前的花卉种植业急需一种科学便利高效的生产方法。掌上花卉生态系统采用物联网技术、嵌... 科学技术应用于生产是学术研究的重要课题。随着经济的发展和产业结构的变化,花卉种植在种植业中逐渐显现蓬勃增长趋势。花卉生长环境的苛刻使得当前的花卉种植业急需一种科学便利高效的生产方法。掌上花卉生态系统采用物联网技术、嵌入式技术、无线传感器网络技术以及智能手机客户端相结合的方法,实现了花卉生长环境的智能监测、自动化处理与远程操控。 展开更多
关键词 掌上花卉生态系统 嵌入式技术 ZIGBEE 智能手机客户端 智能化监测
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基于改进Mask-RCNN的遥感影像建筑物提取 被引量：13
2
作者 何代毅 施文灶 +3 位作者 林志斌 乔星星 刘芫汐 林耀辉 《计算机系统应用》 2020年第9期156-163,共8页
由于遥感影像中建筑物种类繁多且与周围环境信息混淆,传统方法难以实现建筑物的准确高效提取.本文提出了一种基于改进Mask-RCNN的建筑物自动提取方法,利用PyTorch深度学习框架搭建改进Mask-RCNN网络模型架构,在网络的设计中添加了路径... 由于遥感影像中建筑物种类繁多且与周围环境信息混淆,传统方法难以实现建筑物的准确高效提取.本文提出了一种基于改进Mask-RCNN的建筑物自动提取方法,利用PyTorch深度学习框架搭建改进Mask-RCNN网络模型架构,在网络的设计中添加了路径聚合网络和特征增强功能,通过监督和迁移学习的方式对Inria航空影像标签数据集进行多线程迭代训练与模型优化学习,实现了建筑物的自动精确分割和提取.基于不同开源数据集,分别与SVM、FCN、U-net和Mask-RCNN等建筑物提取算法进行对比,实验表明,本文方法可以高效准确、高效地提取建筑物,对于同一个数据集,提取结果的mAP、mRecall、mPrecision和F1分数这4个评价指标均优于对比算法. 展开更多
关键词 建筑物提取 Mask-RCNN PyTorch 实例分割
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基于ResNet双注意力机制的遥感图像场景分类 被引量：10
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作者 乔星星 施文灶 +5 位作者 刘芫汐 林耀辉 何代毅 王磊 温鹏宇 孙雯婷 《计算机系统应用》 2021年第8期243-248,共6页
针对基于传统机器学习遥感图像场景分类无法快速有效提取图像特征造成分类结果不准确的问题,提出一种基于注意力残差网络的遥感图像场景分类的方法,以残差网络为基准模型,在通道和空间两个维度上建立注意力模块,实验过程中对参数进行合... 针对基于传统机器学习遥感图像场景分类无法快速有效提取图像特征造成分类结果不准确的问题,提出一种基于注意力残差网络的遥感图像场景分类的方法,以残差网络为基准模型,在通道和空间两个维度上建立注意力模块,实验过程中对参数进行合理有效的设置,调整网络层数优化模型,达到对UC Merced Land-Use数据集的有效分类.实验结果表明,与基于卷积神经网络结构的遥感图像场景分类方法相比,该方法达到了98.1%的准确率. 展开更多
关键词 遥感图像 场景分类 卷积神经网络 残差网络 注意力模块
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