刘冰
- 作品数：37 被引量：145H指数：8
- 供职机构：解放军信息工程大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省科技攻关计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球自动化与计算机技术电子电信文化科学更多>>
- 基于云计算的P2P流媒体服务器集群部署算法
- 2015年
- P2P流媒体服务器集群部署在云计算数据中心网络(DCN)的环境下,导致带宽占用问题的几率较高,因此需要一个新的算法,将P2P流媒体服务器集群构建成二次分配问题,以蚁群算法为基础,将每个虚拟流媒体服务器同部署点的映射关系计算出来,进而将以云计算为基础的P2P流媒体服务器集群部署实现。
- 刘冰田俊
- 关键词：云计算P2P流媒体服务器集群部署
- 基于量化转发的协作接收技术
- 2006年
- 给出了一种基于量化转发的协作接收方法,并以2bit量化为例,推导了其在高斯信道、瑞利信道下以及采用Alamouti发送方案时的最优量化门限,并作了性能分析。
- 刘冰郭金淮于宏毅
- 关键词：协作通信
- 基于多尺度分析和综合评价法的登封市地质灾害易发性评价被引量：4
- 2022年
- 历史地质灾害数据反映了区域地质灾害的客观分布情况,可以直接作为地质灾害易发性的评价指标。应用地质灾害历史数据,并从不同的尺度对其进行加权综合分析,提出一种基于多尺度分析和综合评价法的地质灾害易发性评价方法。以登封市为研究区,选取历史地质灾害数据、坡度、坡高、坡型、岩土结构、植被指数、降雨量、人类工程活动8个因素作为评价指标,采用该地质灾害易发性评价方法,将研究区划分为高易发区、中易发区、低易发区3个区域。评价结果表明,登封市地质灾害高、中、低易发区面积分别为255.57、429.11、532.40 km^(2),分别占总面积的21.0%、35.3%、43.7%,所包含的历史灾害点分别占地质灾害点总数的54.5%、41.9%、3.6%。易发性分区结果与历史灾害分布情况吻合度较高,表明该评价方法能够较好地服务于地质灾害易发性评价工作。
- 王瑞瑞刘冰
- 关键词：地质灾害多尺度分析
- 图像级高光谱影像高分辨率特征网络分类方法被引量：1
- 2024年
- 基于深度学习的高光谱影像分类方法通常将高光谱影像切分为局部方块作为模型的输入,这不但限制了长距离空-谱信息关联的获取,还带来了大量额外的计算开销。以全局图像作为输入的图像级分类方法能够有效避免这些缺陷,然而,现有的基于全卷积神经网络特征串行流动模式的图像级分类方法在信息恢复时的细节损失会导致分类精度低、分类图视觉效果差等问题。因此,本文提出一种基于HRNet的图像级高光谱影像快速分类方法,在全程保持高分辨率特征的基础上对影像的多重分辨率特征进行并行计算与交叉融合,从而缓解了传统特征串行流动模式造成的信息损失问题。同时,提出多分辨率特征联合监督和投票分类策略,进一步提升了模型分类性能。利用4组开源高光谱影像数据集对本文方法进行验证,试验结果表明,与现有的先进分类方法相比,本文方法能够取得具有竞争性的分类结果,同时显著减少训练和分类时长,在实际应用时更具时效性。为了保证方法的复现性,笔者将代码开源于https://github.com/sssssyf/fast-image-level-vote。
- 孙一帆刘冰余旭初谭熊余岸竹
- 面向多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练方法
- 2024年
- 近年来,深度学习改变了遥感图像处理的方法。由于标注高质量样本费时费力,标签样本数量不足的现实问题会严重影响深层神经网络模型的性能。为解决这一突出矛盾,本文提出了用于多源异质遥感影像地物分类的自监督预训练和微调分类方案,旨在缓解模型对于标签样本的严重依赖。具体来讲,生成式自监督学习模型由非对称的编码器-解码器结构组成,其中深度编码器从多源遥感数据中学习高阶关键特征,任务特定的解码器用于重建原始遥感影像。为提升特性表示能力,交叉注意力机制模型用于融合异源特征中的信息,进而从多源异质遥感影像中学习更多的互补信息。在微调分类阶段,预训练好的编码器作为无监督特征提取器,基于Transformer结构的轻量级分类器将学习到的特征与光谱信息结合并用于地物分类。这种自监督预训练方案能够从多源异质遥感影像中学习到刻画原始数据的高级关键特征,并且此过程不需要任何人工标注信息,从而缓解了对标签样本的依赖。与现有的分类范式相比,本文提出的自监督预训练和微调方案在多源遥感影像地物分类中能够取得更优的分类结果。
- 薛志祥余旭初刘景正杨国鹏刘冰刘冰余岸竹金上鸿
- 关键词：遥感土地覆盖分类
- 数据链在气象视频监控中的应用
- 2006年
- 介绍了数据链的概念及其关键技术,重点探讨其在气象视频监控领域的发展与应用,分析了应用中可能出现的问题并提出了建议,展望了数据链在民用通信领域的应用前景与发展趋势。
- 袁佳曾敏刘冰
- 关键词：数据链气象视频监控
- 融合空间信息的高光谱影像稀疏表达分类被引量：1
- 2022年
- 针对高光谱影像空谱信息利用问题,设计了一种融合空间信息的稀疏表达分类方法,以提高高光谱影像的分类精度。首先,在特征提取阶段引入空间信息,采用形态学滤波的方法提取高光谱影像的形态学属性剖面特征;然后,采用训练样本构成的字典对提取到的空间特征进行稀疏编码,在编码过程中进一步引入空间邻域信息来提高稀疏编码效果;最后,根据测试样本的稀疏编码向量计算其相对于每个类别的重构误差,并将该样本划分到重构误差最小的类别中完成分类。为了验证该方法的有效性,在Pavia大学和Indian pines 2组高光谱数据集上进行分类实验。实验结果表明,该方法充分利用了高光谱影像的空间邻域信息,能够有效提高高光谱影像的分类精度。
- 王瑞瑞刘冰程玉书齐香玲耿丽艳
- 关键词：空间信息形态学滤波高光谱影像影像分类
- 面向高光谱影像分类的生成式对抗网络被引量：7
- 2020年
- 为了提高高光谱影像分类精度,提出了一种基于生成式对抗网络的高光谱影像分类方法。生成式对抗网络由生成器、判别器和分类器3部分组成,其中生成器用于模拟高光谱样本的数据分布,生成特定类别的样本;判别器是一个二值分类器,用于判断输入的样本是否为真实数据;分类器用于对输入的样本进行分类。利用反向传播算法依次更新生成器、判别器和分类器的网络参数使损失函数最小,从而达到训练网络的目的。生成器和判别器能够模拟高光谱影像的样本分布来辅助训练分类器,因此能够提高高光谱影像的分类精度。分别采用Pavia大学和Salinas高光谱数据集进行分类试验,试验结果表明提出的分类方法能够在小样本条件下提高高光谱影像的分类精度。
- 张鹏强刘冰余旭初谭熊杨帆周增华
- 关键词：小样本
- 面对高光谱影像分类的半监督阶梯网络被引量：4
- 2017年
- 提出一种半监督阶梯网络用于对高光谱影像进行分类,以解决小样本条件下基于堆栈式自编码器的高光谱影像分类方法分类精度不高的问题。首先,该网络以堆栈式自编码器为基础,在编码器和解码器之间增加横向连接参数构建阶梯网络,以使网络适合半监督分类;然后将无监督损失函数与有监督损失函数之和作为最终优化的目标函数,采用半监督的方式对整个网络进行训练。为进一步提高分类精度,提取局部二值模式纹理特征进行分类实验。实验结果表明:提出的半监督阶梯网络能够较好地解决高光谱影像分类小样本问题;且LBP纹理特征能够有效提高分类精度。
- 刘冰余旭初张鹏强谭熊魏祥坡
- 关键词：高光谱影像半监督分类纹理特征
- 结合空间信息的EDCC测度光谱匹配分类方法被引量：1
- 2017年
- 光谱匹配分类方法以光谱相似性测度为分类准则,一种相似性测度只对应于光谱曲线的一种特征,用于光谱匹配分类效果并不好;组合不同类型的相似性测度能够有效改善分类效果,但光谱匹配分类往往忽略了相邻像元间的相关性。为了更好地利用空间信息,提高光谱匹配分类精度,首先组合欧氏距离测度和相关系数测度,得到欧氏距离-相关系数测度;其次通过加入空间乘子,得到结合空间信息的欧氏距离-相关系数测度,从而在光谱匹配分类中增加了空间信息约束。采用两组高光谱影像进行实验验证,结果表明,相比于单一相似性测度及组合相似性测度,结合空间信息的欧氏距离-相关系数测度用于光谱匹配分类能够有效改善分类精度。
- 魏祥坡余旭初张鹏强谭熊刘冰
- 关键词：高光谱影像光谱匹配空间信息
