登录/注册
您当前的位置:成果库 > 基于深度RPCA的极化SAR地物分类方法

基于深度RPCA的极化SAR地物分类方法

5252018/08/10
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 数据分析处理
  • 项目名称 基于深度RPCA的极化SAR地物分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 项目简介 本发明公开了一种基于深度RPCA的极化SAR地物分类方法。本发明实现步骤为:(1)读入极化SAR图像;(2)滤波;(3)提取特征;(4)特征组归一化;(5)选择训练样本和测试样本;(6)训练深度鲁棒主成分分析RPCA第一层;(7)训练深度鲁棒主成分分析RPCA第二层;(8)训练支持向量机SVM;(9)生成超像素;(10)分类;(11)计算分类精度;(12)输出结果。本发明提取的图像特征,相比于极化SAR图像的散射特征,包含了更加丰富的地物信息,用于分类时,有效地提高了分类精度,可用于极化SAR图像目标的检测和目标识别。
项目咨询
查看更多咨询
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2018/03/13
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 联系人姓名 王小刚
  • 联系人电话 15802954800
  • 联系人邮箱 745490733@qq.com
  • 分享至:

地址:中国·西安 太白南路2号 西安电子科技大学 邮编:710071 电话&传真:029-88202821

版权所有:西安电子科技大学工程技术研究院有限公司陕ICP备17012907号