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茄科类作物杂草的形状特征研究 被引量:1
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作者 潘颖 毛罕平 《农业装备技术》 2005年第3期23-25,共3页
杂草影响作物生长,除草剂的大面积使用既增加了农民的经济负担,又污染了环境。根据茄科类作物及其杂草的形状特点,提取其有效的形状特征参数,并用神经网络进行验证。试验证明,提取的形状特征能有效地识别出杂草。
关键词 茄科类作物 杂草 形状特征分析 神经网络 特征提取 识别方法
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一种自动的高分辨率遥感影像道路提取方法 被引量:28
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作者 刘如意 宋建锋 +4 位作者 权义宁 许鹏飞 雪晴 杨云 苗启广 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第1期100-105,共6页
从高分辨率遥感影像中提取道路有着非常重要的意义,但是受到遥感影像噪声、复杂的自然场景和已有算法的局限性的影响,道路提取有待于进一步研究.近些年来水平集方法被用于提取道路,但是初始水平演化曲线的确定却是一个大的难点.笔者提... 从高分辨率遥感影像中提取道路有着非常重要的意义,但是受到遥感影像噪声、复杂的自然场景和已有算法的局限性的影响,道路提取有待于进一步研究.近些年来水平集方法被用于提取道路,但是初始水平演化曲线的确定却是一个大的难点.笔者提出一种自动的水平集分割方法,并将其用于道路检测中.首先,将卷积神经网络用于道路的粗分类.然后,利用形状特征和孔洞填充方法得到比较准确的道路区域.在此基础上,利用张量投票来提取道路的交叉口,并将其轮廓作为水平集演化的初始曲线进行水平集分割.最后,结合卷积神经网络分类和水平集分割的优势,得到比较完整的道路区域,并保持了道路的边缘.实验结果表明,该方法能自动地提取准确完整的道路区域. 展开更多
关键词 卷积神经网络 形状特征分析 张量投票 水平集分割 信息融合
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