基于改进深度神经网络的高分辨率遥感目标识别方法

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本文针对可见光遥感图像军事目标在轨识别问题,设计了一种改进的深度神经网络模型结构.首先对遥感图像中疑似目标的所在区域进行提取,设计了具有七层结构的深度卷积神经网络模型,最后设计了一种网络剪枝方法,在保证识别精度的条件下缩小网络规模,提高计算下效率深度.实验结果表明,所设计的深度神经网络模型具有良好的识别和分类效果.
作者：李伟明董淑伟连剑
作者单位：山东航天电子技术研究所,山东·烟台,264670
母体文献：山东省航空航天学会2018学术年会论文集
会议名称：山东省航空航天学会2018学术年会  
会议时间：2018年10月1日
会议地点：济南
主办单位：山东省航空航天学会
语种：chi
分类号：TP2TS4
关键词：高分辨率遥感图像  目标识别  特征提取  改进深度神经网络
在线出版日期：2021年8月24日
基金项目：
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2024-12-3 00:12 上传 基于改进深度神经网络的高分辨率遥感目标识别方法.pdf

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