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公开(公告)号：CN106373397B
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201610860300.6
申请日：2016-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 基于模糊神经网络的遥感图像道路通行情况分析方法，本发明涉及遥感图像道路通行情况分析方法。本发明是为了解决现有的方法中人工干预过多造成的准确性下降及无法进行大范围区域内道路通行情况分析的问题。本发明步骤为：一：确定输入参数并对输入参数进行归一化处理；二：确定道路通行情况；三：确定输入参数与道路通行情况间的规则；四：构建用于道路通行情况分析的模糊神经网络系统；五、收集训练样本和测试样本，对所有训练样本进行聚类，对神经网络系统进行训练；六：获得所需要的道路属性信息；七：将道路属性信息输入网络进行通行情况分析，与图像中实际的通行情况比较，验证网络的可靠性。本发明应用于高分辨率遥感图像分析领域。
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公开(公告)号：CN106373397A
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201610860300.6
申请日：2016-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/012 , G08G1/0125
Abstract: 基于模糊神经网络的遥感图像道路通行情况分析方法，本发明涉及遥感图像道路通行情况分析方法。本发明是为了解决现有的方法中人工干预过多造成的准确性下降及无法进行大范围区域内道路通行情况分析的问题。本发明步骤为：一：确定输入参数并对输入参数进行归一化处理；二：确定道路通行情况；三：确定输入参数与道路通行情况间的规则；四：构建用于道路通行情况分析的模糊神经网络系统；五、收集训练样本和测试样本，对所有训练样本进行聚类，对神经网络系统进行训练；六：获得所需要的道路属性信息；七：将道路属性信息输入网络进行通行情况分析，与图像中实际的通行情况比较，验证网络的可靠性。本发明应用于高分辨率遥感图像分析领域。
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公开(公告)号：CN113516754A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110282040.X
申请日：2021-03-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于磁异常模量数据的三维可视化成像方法，包括：获取磁异常模量数据和先验信息；构建正演模型积分核矩阵；采用小批量随机梯度下降下的分块截断奇异值分解技术对正演模型积分核矩阵进行预处理；构建优化目标函数；初始化水平集函数；采用小批量随机梯度下降下的分块截断奇异值分解技术计算预测模量数据并代入计算优化目标函数，判断是否满足迭代终止条件；若不满足，则采用小批量随机梯度下降下的分块截断奇异值分解技术计算梯度流；根据梯度流更新水平集函数；迭代直至满足终止条件，根据输出的水平集函数的零水平集面确定磁性体的三维成像结构。本发明引入了水平集函数的敏感度加权项，提高了深层区域的水平集反演效果。
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公开(公告)号：CN113516754B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202110282040.X
申请日：2021-03-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本发明公开了一种基于磁异常模量数据的三维可视化成像方法，包括：获取磁异常模量数据和先验信息；构建正演模型积分核矩阵；采用小批量随机梯度下降下的分块截断奇异值分解技术对正演模型积分核矩阵进行预处理；构建优化目标函数；初始化水平集函数；采用小批量随机梯度下降下的分块截断奇异值分解技术计算预测模量数据并代入计算优化目标函数，判断是否满足迭代终止条件；若不满足，则采用小批量随机梯度下降下的分块截断奇异值分解技术计算梯度流；根据梯度流更新水平集函数；迭代直至满足终止条件，根据输出的水平集函数的零水平集面确定磁性体的三维成像结构。本发明引入了水平集函数的敏感度加权项，提高了深层区域的水平集反演效果。
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