多模态模型的胡杨林语义信息描述与识别

摘要：

针对传统逐像素对胡杨林进行识别的方法忽略了相邻像元之间的空间关联性及识别精度低等问题,结合不同层次的特征知识,提出一种多模态模型的胡杨林语义信息描述与识别方法.借助边缘滤波对原始图像进行降噪,保留待识别物体的边缘信息提高局域平滑度;将提取的多重空间特征作为多模态模型(CNN LSTM)的输入,在进行时间和空间扩展的同时进一步挖掘图像中胡杨的深层语义特征,采用SoftMax分类器实现胡杨林的正确识别.实验结果表明,该方法优于传统的胡杨林识别方法.

关键词：空间关联性、边缘滤波、多模态模型、深层特征、识别方法

所属期刊栏目：40

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目31570536、61163029、61562084、U1703102

在线出版日期：2019-08-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1978-1983