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[IEEE 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 武汉(2018.7.25-2018.7.27)] 2018年第37届中国控制会议(CCC) - 基于卷积神经网络的高光谱图像目标检测

DOI：10.23919/ChiCC.2018.8483788 出版年份：2018 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 卷积神经网络（CNN）已成功应用于图像分类和目标检测领域，但鲜少被引入高光谱图像（HSI）目标检测。为此，本文提出一种基于CNN的高光谱图像目标检测方法。首先对原始HSI数据进行预处理以获取光谱信息；其次通过训练CNN提取特征信息，并根据高光谱数据调整网络参数；最后依据提取的特征实现目标校准。为评估该方法的目标检测性能，在真实AVIRIS高光谱实验中与深度置信网络（DBN）和支持向量机（SVM）方法进行对比。数值结果表明，该方法在高光谱目标检测领域具有良好应用前景。
作者： Xuefeng Liu，Congcong Wang，Qiaoqiao Sun，Min Fu
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于卷积神经网络（CNN）的高光谱图像（HSI）目标检测方法，并将其性能与深度置信网络（DBN）和支持向量机（SVM）方法进行比较。

研究成果

该论文得出结论，在高光谱图像目标检测中，CNN和DBN方法的表现优于传统SVM方法，且CNN的效果优于DBN。但由于样本选择、参数设置及网络结构不够理想，结果未达最佳。未来工作将针对这些方面进行优化以提高检测精度。

研究不足

样本选择、参数设置和网络结构并非最优，导致结果不太理想。未来的工作将聚焦于优化网络参数并尝试各类网络框架，以实现更优的高光谱目标检测。

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