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公开(公告)号:CN112650877B
公开(公告)日:2024-06-25
申请号:CN202110073782.1
申请日:2021-01-20
申请人: 北京工业大学
IPC分类号: G06F16/583 , G06F16/51 , G06F16/22 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要: 一种基于改进的深度残差卷积神经网络和深度哈希的高清遥感图像快速检索方法属于计算机视觉和遥感图像检索领域。该方法对深度残差神经网络进行了改进,用于提取遥感图像的深度特征;然后采用了深度哈希算法DPSH(Deep Pairwise‑Supervised Hashing)将提取的深度特征映射为二值哈希码,通过汉明距离度量两幅图像哈希码之间的相似性。该方法可以在获得高检索精度的同时,实现快速检索,对发挥遥感数据效应具有重要的意义,在资源勘探、海洋环境保护、自然灾害评估、军事、国防等各种领域均具有重要的应用价值。
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公开(公告)号:CN112650877A
公开(公告)日:2021-04-13
申请号:CN202110073782.1
申请日:2021-01-20
申请人: 北京工业大学
IPC分类号: G06F16/583 , G06F16/51 , G06F16/22 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 一种基于改进的深度残差卷积神经网络和深度哈希的高清遥感图像快速检索方法属于计算机视觉和遥感图像检索领域。该方法对深度残差神经网络进行了改进,用于提取遥感图像的深度特征;然后采用了深度哈希算法DPSH(Deep Pairwise‑Supervised Hashing)将提取的深度特征映射为二值哈希码,通过汉明距离度量两幅图像哈希码之间的相似性。该方法可以在获得高检索精度的同时,实现快速检索,对发挥遥感数据效应具有重要的意义,在资源勘探、海洋环境保护、自然灾害评估、军事、国防等各种领域均具有重要的应用价值。
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