首页> 中文期刊> 《计算机系统应用》 >基于全卷积神经网络的空间植物图像快速识别

基于全卷积神经网络的空间植物图像快速识别

         

摘要

为解决空间站内航天员长期生存自给自足的问题,空间植物的研究变得越来越重要.目前,图像识别领域存在着浅层图像识别方法难以提取空间植物图像分层特征,以及深层卷积神经网络方法固定尺寸输入和识别时间较长的问题.因此,本文提出的基于全卷积神经网络的方法,通过提取由浅层至深层的特征、深度融合光谱特征和空间特征,实现对空间植物图像的有效准确表示,从而实现空间植物图像的快速、精确识别.

著录项

  • 来源
    《计算机系统应用》 |2018年第11期|136-141|共6页
  • 作者

    樊帅; 王鑫; 阎镇;

  • 作者单位

    中国科学院空间应用工程与技术中心中国科学院太空应用重点实验室;

    北京100094;

    中国科学院大学;

    北京 100049;

    中国科学院空间应用工程与技术中心中国科学院太空应用重点实验室;

    北京100094;

    中国科学院大学;

    北京 100049;

    中国科学院空间应用工程与技术中心中国科学院太空应用重点实验室;

    北京100094;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    空间植物; 图像识别; 全卷积神经网络; 特征融合; 快速识别;

相似文献

  • 中文文献
  • 外文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号