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国家自然科学基金(41371338)

作品数：20 被引量：162H指数：7
相关作者：黄鸿石光耀刘嘉敏罗甫林潘银松更多>>
相关机构：重庆大学国土资源武汉大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金重庆市国土资源和房屋管理局科技计划项目中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术天文地球机械工程电子电信更多>>

文献类型

  • 20篇中文期刊文章

领域

  • 15篇自动化与计算...
  • 4篇天文地球
  • 2篇机械工程
  • 1篇电子电信
  • 1篇航空宇航科学...
  • 1篇环境科学与工...
  • 1篇文化科学

主题

  • 6篇图像
  • 6篇流形
  • 6篇流形学习
  • 5篇遥感
  • 5篇高光谱遥感
  • 4篇特征提取
  • 4篇维数
  • 4篇光谱图像
  • 4篇高光谱图像
  • 3篇图像分类
  • 3篇高光谱影像
  • 2篇地物
  • 2篇遥感影像
  • 2篇图嵌入
  • 2篇维数约简
  • 2篇无人机
  • 2篇加权
  • 2篇飞行
  • 2篇高光谱图像分...
  • 2篇高光谱遥感影...

机构

  • 19篇重庆大学
  • 2篇国土资源
  • 1篇武汉大学
  • 1篇河西学院

作者

  • 16篇黄鸿
  • 8篇石光耀
  • 5篇刘嘉敏
  • 3篇潘银松
  • 3篇罗甫林
  • 2篇马泽忠
  • 2篇刘智华
  • 2篇谢吉海
  • 2篇梁爽
  • 2篇金莹莹
  • 2篇何凯
  • 1篇冯海亮
  • 1篇何同弟
  • 1篇王丽芳
  • 1篇祝燎

传媒

  • 3篇光学精密工程
  • 3篇测绘学报
  • 2篇电子与信息学...
  • 2篇中国激光
  • 2篇光子学报
  • 2篇测控技术
  • 1篇电子学报
  • 1篇激光与光电子...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇光电工程
  • 1篇计算机测量与...
  • 1篇电脑知识与技...

年份

  • 2篇2021
  • 2篇2020
  • 2篇2019
  • 4篇2018
  • 5篇2017
  • 3篇2016
  • 2篇2015
共 20 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
随机子空间深度回归方法在紫外光谱水质分析中的应用被引量：5
2017年
紫外光谱法进行TOC浓度分析时存在数量多、维数高等问题。针对此问题,提出了一种基于随机子空间深度回归的分析方法。该算法首先采集TOC标准溶液的紫外光谱数据进行预处理,得到吸光度数据;然后在高维数据空间随机选取低维子空间来构造不同的特征子集,并采用深度信念网络对各子集进行特征提取;最后将得到的低维特征进行组合后送入BP神经网络中进行训练,建立TOC浓度反演模型。在构建的水质分析平台上的实验结果表明,提出的基于随机子空间深度回归的水质分析方法对每种TOC浓度反演结果的相对误差均在1%以内,且反演结果的稳定性和准确性也要优于常规的水质分析方法。
黄鸿石光耀金莹莹何凯
关键词：紫外光谱法随机子空间BP神经网络
面向机器视觉的云母槽精确定位系统被引量：1
2018年
针对机车电机整流子维修加工过程中,当前普遍应用的激光调制定位型云母槽削刻系统存在精度较低且需大量人工干预的问题,提出了一种基于机器视觉的云母槽精确定位方法,来克服电机整流子云母槽边缘难以精确提取的难点。本系统首先自主设计了精度补偿算法并构建了定位误差修正模型,基于此搭建了嵌入式系统平台,实现了对云母槽中心线的全自动快速精确定位;准确计算刻刀与中心线的偏差值;精确控制刀头移动到正确的下刻位置。实验结果表明,该仪器能精准计算云母槽中线位置,通过伺服电机对铣刀进行微调对准,并将刻刀定位误差控制在0.02 mm之内,实现了整个操作流程的自动化和精确化。
潘银松李政英王丽芳王丽芳蒲春宇
关键词：机器视觉自动化
半监督多图嵌入的高光谱影像特征提取被引量：18
2020年
针对传统图嵌入方法仅采用单一图结构无法有效表征高维数据中复杂本征结构,本文提出了一种半监督多图嵌入(SSMGE)方法,并应用于高光谱影像特征提取。该方法首先利用标记样本的类内、类间近邻点来构建类内超图、类间超图、类内普通图、类间普通图,然后通过无标记样本的近邻点和远离点构建无监督本征超图和惩罚超图,并以多图协同方式来表征高维数据间的复杂几何关系,实现鉴别特征提取。本文提出的SSMGE方法不仅能有效揭示数据点间超图和普通图的结构,而且在低维嵌入空间中增强同类数据聚集性和非同类数据的远离性,提取的鉴别特征可改善地物分类精度。在PaviaU和Urban高光谱数据集上进行了分类实验,本文方法的总体分类精度分别可达到85.92%和79.74%。相比普通图嵌入和超图方法,该算法明显提升了地物的分类性能。
黄鸿唐玉枭段宇乐
关键词：高光谱影像特征提取半监督学习
空-谱协同流形重构的高光谱影像分类被引量：12
2018年
鉴于传统高光谱影像分类大都采用监督学习方法,且仅利用了光谱信息,未考虑影像空间特征和流形结构。提出一种基于空-谱协同流形重构误差的高光谱影像分类方法,该算法基于高光谱影像中地物分布的空间一致性,利用少量标记的样本和大量的无标记空间近邻样本来进行半监督学习,并利用测试样本在每一子流形上的重构误差来表征相似性,实现鉴别分类。在Indian Pines和University of Pavia数据集上的实验结果表明,本文方法的分类精度在各种条件下要优于其他分类算法,其最高总体精度分别达到了95.67%和91.92%。该算法将高光谱遥感影像中的空间-光谱信息融入不同地物的子流形结构表征,在训练样本数量较少时仍能得到好的分类效果,有效提升了分类性能。
黄鸿陈美利段宇乐石光耀
关键词：高光谱遥感图像分类流形学习重构误差
基于蚁群算法的多传感器图像融合方法被引量：3
2017年
为了使融合后的多传感器图像获得更多的光谱信息、提高清晰度、降低数据冗余度,提出了一种基于蚁群算法的多传感器图像融合方法。对低分辨率图像上的蚁群以相位一致性作为启发信息,高分辨率图像中的蚁群以梯度强度作为启发信息,两个蚁群通过共享的信息素矩阵实现协作,根据信息素矩阵提取图像特征。算法采用区域能量的加权自适应融合规则确定低频系数,结合蚁群算法提取的边缘特征融合来指导高频系数融合。融合结果表明,该方法在不同分辨率上引入了多种启发信息,因而能够提取更加完整和有意义的图像特征,为多传感器图像融合提供了更智能、更细致、更全面的图像信息。
何同弟祝燎
关键词：多传感器蚁群算法特征级融合小波变换
基于分水岭及半监督最小误差重构的荧光微球分割及分类方法被引量：6
2018年
针对荧光微球图像分割存在粘连及有限标记样本分类困难等问题,提出了一种基于改进分水岭及半监督最小误差重构分类器(SSMREC)的荧光微球图像分割及分类方法。采用改进分水岭方法对荧光微球图像进行分割,有效分离粘连,得到独立的荧光微球对象;对微球对象的色调(H)、饱和度(S)、明度(V)即HSV颜色空间进行非均匀量化,去除冗余信息,提取鉴别特征;采用半监督误差重构分类器实现荧光微球分类。将本文方法与线性鉴别分析分类器(LDA)、随机森林分类(RFC)、稀疏表示分类器(SRC)、K近邻分类器(KNN)、支持向量机(SVM)分类方法进行比较。实验结果显示,针对每类样本随机选取2,4,6,8个有类别标记的样本时,本文方法的总体分类精度比其他算法高3.5%~14.3%,该算法在类别标记样本量较少的情况下,能够有效提高分类精度。
黄鸿金莹莹李政英段宇乐石光耀
关键词：生物光学半监督分类特征提取
面向高光谱影像分类的多特征流形鉴别嵌入被引量：7
2019年
鉴于传统维数约减方法对高光谱遥感影像进行降维时,往往只利用了单一的光谱特征,限制了分类性能的提升。提出一种基于多特征流形鉴别嵌入的维数约减方法,该方法首先提取高光谱数据的LBP(Local Binary Patterns)纹理特征,然后利用样本点的光谱-LBP特征联合距离及类别信息构建类内图和类间图以发现高光谱影像中的鉴别流形结构,在低维嵌入空间中不仅保持来自同一像素的光谱和纹理特征的相似性,而且使同类点尽可能紧致、不同类点远离,实现空-谱联合低维鉴别特征提取,以有效提高地物分类性能。在Indian Pines和黑河高光谱遥感数据集上的实验表明,本文算法的分类精度在不同实验条件下均优于传统的维数约减方法,其分类精度可达95.05%和96.20%,在较少训练样本条件下优势更为明显,有利于实际应用。
黄鸿李政英石光耀潘银松
关键词：高光谱遥感维数约减纹理特征流形学习
民用小型无人机飞行控制系统硬件设计被引量：3
2015年
针对民用无人机体积小、重量轻、结构简单、可靠性高等要求,给出了一种以STM32F103RE微控制器为核心的小型无人机的硬件系统设计方案,并详细介绍了系统整体方案设计以及主要的功能模块;通过详细的结构框图描述了如何有效的将各功能模块组成一个稳定的系统;在小型固定翼无人机上的飞行测试验证了该设计方案的可行性和可靠性;该系统实现体积小,可以封装到一个小盒子里面,所有接口单独引出,可以挂载到不同的载体上;该系统具有精炼、低成本、可靠性高的特点,适合批量生产使用。
黄鸿梁爽马泽忠刘智华谢吉海
关键词：无人机飞控系统STM32惯性测量单元
高光谱影像空-谱协同嵌入的地物分类算法被引量：11
2016年
针对传统高光谱影像地物分类算法大多仅考虑光谱信息而忽略空间邻近像元间相关性的问题,提出了一种空-谱协同嵌入(SSCE)降维算法和空-谱协同最近邻(SSCNN)分类器。首先,定义一种空-谱协同距离,并将其应用于近邻选取和低维嵌入;然后,构建空-谱近邻关系图来保持数据中的流形结构,并在权值设置中增大空间近邻点的权重以增强数据间的聚集性,提取鉴别特征;最后使用SSCNN分类器对降维后的数据进行分类。利用PaviaU和Salinas高光谱数据集进行试验验证,结果表明,与传统的光谱分类算法相比,该算法能有效提高高光谱影像的地物分类精度。
黄鸿郑新磊
关键词：高光谱影像
基于图像重构特征融合的高光谱图像分类方法被引量：18
2021年
针对传统的高光谱遥感图像分类方法未能充分利用空间信息,提出一种基于高光谱图像重构特征融合的分类方法。该方法首先将图像的每个像素点进行LBP(Local Binary Patterns)特征提取,得到每个像素点的LBP特征值;其次提取出每个像素点的空间邻域块,按照图像已知的标签信息去除每个空间邻域块中冗余的背景像素点,得到新的空间邻域块,利用光谱距离得到每个像素点的权重值并计算重构特征值;然后,将像素点的LBP特征值和重构特征值进行叠加融合,获得重构特征融合值;最后,采用K最近邻分类器将像素点进行分类,根据测试样本点和训练样本点的欧氏距离判断测试样本点的类别。在Indian Pines和Pavia University数据集上进行实验。实验结果表明,所提方法的分类精度分别达到99.06%和99.73%。
刘嘉敏郑超张丽梅邹泽华
关键词：遥感高光谱遥感LBP特征
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