文档名：轻量化卷积神经网络遥感场景分类技术研究
随着遥感成像技术的快速发展,获取的遥感数据成几何倍数增长,目前面临的问题是获取的海量数据无法有效地下传,形成了巨大的数据资源浪费.因此,急需构建嵌入式实时处理系统有效地处理海量遥感数据,并提取有用的数据进行下传.其中,轻量化智能处理算法是嵌入式实时处理系统的核心,只有构建高精度的轻量化智能处理算法才能满足嵌入式算法映射时的体积、重量、功耗约束.针对这一问题,提出了通过融合多尺度特征优化PCANet结构的轻量化算法,并在UCMerced数据集和SIRI-WHU数据集上进行了详细的实验,实现结果表明提出的算法可以有效的提升PCANet网络性能,在UCMerced数据集和SIRI-WHU数据集上总体分类精度分别提高了4.76％和6.38％.可以应用于对实时性要求较高的场景中.
作者：刘雨晴 李长庚 庄胤 陈禾 龙腾
作者单位：北京理工大学信息与电子学院雷达技术研究所,北京100081中南大学物理与电子学院,长沙410012
母体文献：第十五届全国信号和智能信息处理与应用学术会议论文集
会议名称：第十五届全国信号和智能信息处理与应用学术会议
会议时间：2022年4月10日
会议地点：重庆
主办单位：中国高科技产业化研究会
语种：chi
分类号：
关键词：遥感影像 场景分类 轻量化卷积神经网络 多尺度特征融合
在线出版日期：2022年5月27日
基金项目：
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