针对浅地表频域电磁探测对接收信号采集、传输和现场高效处理的要求,提出基于FPGA+DSP的浅地表频域电磁探测数字处理系统.在FPGA中实现数据采集、控制和传输FIFO(First Input First Output)模块,采用新式通用并行端口UPP(Universal Para...针对浅地表频域电磁探测对接收信号采集、传输和现场高效处理的要求,提出基于FPGA+DSP的浅地表频域电磁探测数字处理系统.在FPGA中实现数据采集、控制和传输FIFO(First Input First Output)模块,采用新式通用并行端口UPP(Universal Parallel Port)实现大数据传输,基于TMS320C6748平台,采用正交锁定放大方法,设计高效率数据处理算法,利用上位机软件通过RJ45网口对系统进行控制并显示结果.实测结果表明:该架构数字处理系统,对不同金属有着较强探测能力,加快了数据传输速率,缩短了系统工作时间,提高了工作效率.展开更多
高光谱图像以其高分辨率的空间和光谱信息在军事、航空航天及民用等遥感领域均有重要应用,具有重要的研究意义。深度学习具有学习能力强、覆盖范围广及可移植性强的优势,成为目前高精度高光谱图像分类技术研究的热点。其中卷积神经网络(...高光谱图像以其高分辨率的空间和光谱信息在军事、航空航天及民用等遥感领域均有重要应用,具有重要的研究意义。深度学习具有学习能力强、覆盖范围广及可移植性强的优势,成为目前高精度高光谱图像分类技术研究的热点。其中卷积神经网络(CNN)因强大的特征提取能力广泛应用于高光谱图像分类方法研究中,取得了有效的研究成果,但该类方法通常单独基于2D-CNN或3D-CNN进行,针对高光谱图像的单一特征,一是不能充分利用高光谱数据本身完整的特征信息;二是虽然相应提取网络局部特征优化性好,但是整体泛化能力不足,在深度挖掘HSI的空间和光谱信息方面存在局限性。鉴于此,提出了基于注意力机制的混合卷积神经网络模型(HybridSN_AM),使用主成分分析法对高光谱图像进行降维,采用卷积神经网络作为分类模型的主体,通过注意力机制筛选出更有区分度的特征,使模型能够提取到更精确、更核心的空间-光谱信息,实现高光谱图像的高精度分类。对Indian Pines(IP)、University of Pavia(UP)和Salinas(SA)三个数据集进行了应用实验,结果表明,基于该模型的目标图像总体分类精度、平均分类精度和Kappa系数均高于98.14%、97.17%、97.87%。与常规HybridSN模型对比表明,HybridSN_AM模型在三个数据集上的分类精度分别提升了0.89%、0.07%和0.73%。有效解决了高光谱图像空间-光谱特征提取与融合的难题,提高HSI分类的精度,具有较强的泛化能力,充分验证了注意力机制结合混合卷积神经网络在高光谱图像分类中的有效性和可行性,对高光谱图像分类技术的发展及应用具有重要的科学价值。展开更多
文摘高光谱图像以其高分辨率的空间和光谱信息在军事、航空航天及民用等遥感领域均有重要应用,具有重要的研究意义。深度学习具有学习能力强、覆盖范围广及可移植性强的优势,成为目前高精度高光谱图像分类技术研究的热点。其中卷积神经网络(CNN)因强大的特征提取能力广泛应用于高光谱图像分类方法研究中,取得了有效的研究成果,但该类方法通常单独基于2D-CNN或3D-CNN进行,针对高光谱图像的单一特征,一是不能充分利用高光谱数据本身完整的特征信息;二是虽然相应提取网络局部特征优化性好,但是整体泛化能力不足,在深度挖掘HSI的空间和光谱信息方面存在局限性。鉴于此,提出了基于注意力机制的混合卷积神经网络模型(HybridSN_AM),使用主成分分析法对高光谱图像进行降维,采用卷积神经网络作为分类模型的主体,通过注意力机制筛选出更有区分度的特征,使模型能够提取到更精确、更核心的空间-光谱信息,实现高光谱图像的高精度分类。对Indian Pines(IP)、University of Pavia(UP)和Salinas(SA)三个数据集进行了应用实验,结果表明,基于该模型的目标图像总体分类精度、平均分类精度和Kappa系数均高于98.14%、97.17%、97.87%。与常规HybridSN模型对比表明,HybridSN_AM模型在三个数据集上的分类精度分别提升了0.89%、0.07%和0.73%。有效解决了高光谱图像空间-光谱特征提取与融合的难题,提高HSI分类的精度,具有较强的泛化能力,充分验证了注意力机制结合混合卷积神经网络在高光谱图像分类中的有效性和可行性,对高光谱图像分类技术的发展及应用具有重要的科学价值。
