高建威
- 作品数：8 被引量：1H指数：1
- 供职机构：中国科学院更多>>
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- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种高维数据可视化方法及装置
- 本发明提供了一种高维数据可视化方法及装置，所述方法包括：依据预先输入的高维数据，确定预设数量的所述高维数据的投影平面，所述投影平面具有相同的轴向量；将所述高维数据分别投影到所述投影平面上；将所述预设数量的经高维数据投影后...
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- 文献传递
- 一种目标识别方法及装置
- 本发明实施例所述的目标识别方法及装置，依据现有的识别结果中目标的属性确定背景数据，并更新图像的背景数据库，再使用背景数据库处理图像的背景，对背景处理后的图像进行目标识别，因为背景数据是依据以识别出目标的属性获取的，因此，...
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- 地物光谱获取方法及装置、高光谱图像目标探测方法及装置
- 本发明实施例提供了一种地物光谱获取方法及装置，通过计算高光谱图像中的像元与目标光谱库中的光谱的线性相关性，确定与目标光谱库中的光谱线性相关性最小的像元的光谱作为背景地物光谱，因此，仅依据高光谱图像及目标光谱库即可确定背景...
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- 一种目标识别方法及装置
- 本发明实施例所述的目标识别方法及装置，依据现有的识别结果中目标的属性确定背景数据，并更新图像的背景数据库，再使用背景数据库处理图像的背景，对背景处理后的图像进行目标识别，因为背景数据是依据以识别出目标的属性获取的，因此，...
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- 地物光谱获取方法及装置、高光谱图像目标探测方法及装置
- 本发明实施例提供了一种地物光谱获取方法及装置，通过计算高光谱图像中的像元与目标光谱库中的光谱的线性相关性，确定与目标光谱库中的光谱线性相关性最小的像元的光谱作为背景地物光谱，因此，仅依据高光谱图像及目标光谱库即可确定背景...
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- 基于蚁群优化算法的遥感器波段设置探究
- 2016年
- 卫星载荷研制发射后其光谱和空间观测模式固定,无法根据复杂地表的多样化需求进行实时灵活调整,且目前遥感器波段设置尚不完善还存在优化空间。引进基于蚁群优化算法的波段选择方法（Ant Colony Optimization-based Band Selection,ACOBS）,结合北美区域33景AVIRIS航空高光谱图像,开展了不同区域、不同地表覆盖类型的高光谱波段优选研究,发现各地表类型优选波段组合存在一定差异,其中4波段组合中红光、近红外波段为2个共同入选波段,6波段组合中绿光、红光、短波红外波段为3个共有波段,8波段组合中紫光、绿光、红光、红边、近红外1、近红外2、短波红外1、短波红外2为8个共有入选波段,其他入选波段与地表覆盖类型有关。在此基础上,进一步开展了多光谱卫星波段设置评价研究,发现：4波段优化方案中,绿光、红光、近红外波段1（770~895nm）、近红外波段2（900~1 350nm）为最优波段组合;6波段优化方案中,绿、红、红边、近红外1（770~895nm）、近红外2（900~1 350nm）、短波红外1（1 560~1 660nm）为最优波段组合;8波段优化方案中,蓝、绿、红、红边、近红外1（770~895nm）、近红外2（900~1 350nm）、短波红外1（1 560~1 660nm）和短波红外2（2 100~2 300nm）为最优波段组合。研究结果表明Landsat TM/OLI、SPOT等陆地资源遥感器波段设置还存在一定优化调整空间,特别是红边波段在目前传感器波段设置中没有得到足够重视。
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- 关键词：蚁群优化算法波段选择高光谱数据
- 高光谱图像贝叶斯分类算法GPU并行优化研究被引量：1
- 2014年
- 本文提出了基于GPU的高光谱图像贝叶斯并行技术优化算法,通过对高光谱图像分类流程计算复杂度的分析,基于GPU的硬件特性和CUDA编程模型将待分类图像像元映射到计算线程,GPU控制流程逻辑,GPU执行数据级并行计算,并从数据传输和核函数设计两方面进行了优化设计。实验结果表明,该并行分类算法在保证分类精度的同时能大大提高算法的计算效率,获得25倍~54倍的计算加速比。
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- 关键词：高光谱图像贝叶斯分类GPUCUDA
- 一种高维数据可视化方法及装置
- 本发明提供了一种高维数据可视化方法及装置，所述方法包括：依据预先输入的高维数据，确定预设数量的所述高维数据的投影平面，所述投影平面具有相同的轴向量；将所述高维数据分别投影到所述投影平面上；将所述预设数量的经高维数据投影后...
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