公开(公告)号：CN117557900A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311435264.5

申请日：2023-10-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 李鹏 ,  胡心治 ,  王汝传 ,  姜晓 ,  张宏俊 ,  王之道

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/30 ,  G06V10/80 ,  G06V10/75 ,  G06V10/764 ,  G06V10/42

Abstract: 本发明公开了一种基于高阶奇异值分解与分布式处理的垃圾遥感识别方法及系统，包括步骤1：接收固废垃圾遥感图像数据，将图像数据用张量进行表示。步骤2：分布式处理，通过分布式将得到的张量前项切片成矩阵后分组，并将矩阵分解计算后重新组合成近似张量来降低降噪时的时间成本。步骤3：对得到的近似张量使用自适应残差法进行去噪。步骤4：特征融合与目标识别：对提取的特征进行分析，根据特征图的梯度强度和位置信息，来研究固废垃圾遥感图像中不同区域的特征对分类结果的影响程度，提升识别精确性。本发明可以快速处理大量图像数据并能够准确识别固废垃圾，得到的特征信息更加准确，达到更准确的识别分类遥感图像中固废垃圾的技术目的。