张帆
- 作品数：9 被引量：41H指数：3
- 供职机构：湖北大学资源环境学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金干旱气象科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球更多>>
- 大光斑激光雷达数据的森林冠层高度反演被引量：3
- 2018年
- 针对传统的LM波形分解算法在GLAS大光斑波形数据处理中容易陷于局部最优解,限制了GLAS大光斑激光雷达数据在森林结构参数反演方面应用的问题,该文结合GLAS大光斑数据特征,引进优化后的EM算法对大光斑全波形数据进行分解,获取波形参数最优值。结合波形前缘长度和波形后缘长度,建立树高反演模型,并与LM分解算法建立的模型进行对比分析。研究结果表明,通过改进的EM算法对GLAS大光斑激光雷达数据进行处理,波形特征参数的获取更为精确,达到了较高的树高反演精度。
- 张良姜晓琦周薇薇张帆
- 关键词：GLAS
- 基于沙盒模型的地理信息学科开发类课程的互动式教学方法研究被引量：1
- 2018年
- 我国地理信息类学科的开发类课程以教师教学型和学生上机实习型两种方式开展,两种方式各有利弊。本文探讨基于沙盒模型的互动式教学方法,通过沙盒模型的教学平台,实现"教师-学生"实时互动、开发课程的启发式实验教学的教学方式,提升地理信息学科开发类课程的教学效果。
- 张帆
- 关键词：互动式教学启发式教学
- 基于未标签信息主动学习算法的高光谱影像分类被引量：8
- 2017年
- 针对高光谱遥感影像分类中,传统的主动学习算法仅利用已标签数据训练样本,大量未标签数据被忽视的问题,提出一种结合未标签信息的主动学习算法。首先,通过K近邻一致性原则、前后预测一致性原则和主动学习算法信息量评估3重筛选得到预测标签可信度高并具备一定信息量的未标签样本;然后,将其预测标签当作真实标签加入到标签样本集中;最后,训练得到更优质的分类模型。实验结果表明,与被动学习算法和传统的主动学习算法相比,所提算法能够在同等标记的代价下获得更高的分类精度,同时具有更好的参数敏感性。
- 张良罗祎敏马洪超张帆胡川
- 关键词：高光谱遥感图像分类
- 利用地形开度算子自动提取激光雷达点云断裂线被引量：1
- 2018年
- 基于机载激光雷达(Li DAR)点云生产高质量的数字高程模型(DEM),需要地形特征线的约束。本文针对现有断裂线提取算法仅仅考虑了地表的局部变化,错提取率高的现状,从人工解译的角度出发,引入地形开度(topographic openness)作为一种定量描述地表整体变化的地形特征,提出了基于地形开度的断裂线自动提取算法。首先将原始地面点按高程采样成距离图像,然后通过地形开度算子获取地表的主体结构变化,最后结合形态学算子和边缘提取算子提取断裂线种子点并跟踪断裂线矢量。试验结果表明,该算法无需人工干预,能够快速提取较完整的断裂线。
- 张良张帆张帆周佳雯王杰栋
- 关键词：激光雷达数字高程模型点云
- 校企合作模式下的地理信息开发类课程教学研究被引量：1
- 2020年
- 地理信息开发类课程是地理信息科学专业学科教育的重要组成部分,从事地理信息行业所需的专业知识及应用类型逐渐明确,校企合作模式应用于地理信息开发类课程中,其日的在于结合有效资源,提升学生综合素质的同时,在优秀师生的背景资源下为地理信息企业提供良好的创新能力,为地理信息行业的发展提供不竭的动力.
- 张帆
- 关键词：校企合作模式地理信息产业
- 基于深度残差网络的脱机手写汉字识别研究被引量：9
- 2017年
- 手写汉字识别是模式识别与机器学习的重要研究方向和应用领域;近年来,随着深度学习理论方法的完善、新技术的层出不穷,深度神经网络在图像识别分类、图像生成等典型应用中取得了突破性的进展,其中,深度残差网络作为最新的研究成果,已成功应用于手写数字识别、图片识别分类等多个领域;将研究深度残差网络在脱机孤立手写汉字识别中的应用方法,通过改进残差学习模块的单元结构,优化深度残差网络性能,同时通过对训练集的预处理,从数据层面实现训练生成模型性能的提升,最后设计实验,验证深度残差网络、End-to-End模式在脱机手写汉字识别中的可行性,分析、总结存在的问题及今后的研究方向。
- 张帆张良刘星张宇
- 关键词：手写汉字识别END-TO-END卷积神经网络
- 基于实时样本采集的个性化手写汉字输入系统设计被引量：1
- 2018年
- 手写汉字识别是手写汉字输入的基础;目前智能设备中的手写汉字输入法无法根据用户的汉字书写习惯,动态调整识别模型以提升手写汉字的正确识别率;通过对最新深度学习算法及训练模型的研究,提出了一种基于用户手写汉字样本实时采集的个性化手写汉字输入系统的设计方法;该方法将采集用户的手写汉字作为增量样本,通过对服务器端训练生成的手写汉字识别模型的再次训练,使识别模型能够更好地适应该用户的书写习惯,提升手写汉字输入系统的识别率;最后,在该理论方法的基础上,结合新设计的深度残差网络,进行了手写汉字识别的对比实验;实验结果显示,通过引入实时采集样本的再次训练,手写汉字识别模型的识别率有较大幅度的提升,能够更有效的满足用户在智能设备端对手写汉字输入系统的使用需求。
- 张帆刘星张宇
- 关键词：手写汉字识别
- 归一化转动惯量特征的遥感影像检索被引量：2
- 2017年
- 针对传统遥感影像检索方法大多存在精度不高、效率低下等不足的问题,该文提出了一种基于归一化转动惯性特征的遥感影像检索算法。该算法对经过脉冲耦合神经网络处理的二值影像序列进行计算,提取影像序列的归一化转动惯量特征;同时,利用马氏距离结合Pearson积矩相关法来度量各特征矢量之间的相似性,提高检索结果的正确率。实验结果证明,该算法有效地兼顾了影像的内容结构信息,不仅可以快速地进行检索计算,还能提高检索精度。
- 魏立飞刘文凤张帆林丽群
- 关键词：影像检索脉冲耦合神经网络
- 基于改进AlexNet模型的油菜种植面积遥感估测被引量：15
- 2018年
- 目前农作物种植面积估测主要是依据遥感影像数据,结合遥感处理技术对遥感地物进行识别监测,估测结果受遥感数据源影响较大;为此提出了改进过的AlexNet卷积神经网络分类识别算法模型,该模型在传统AlexNet模型基础上,针对Landsat8遥感影像数据,创新地提出将5个卷积层的卷积核修改为两个3*3大小和3个2*2大小,并在3个全连接层后加入dropout层,减少过拟合的出现;将改进前后的模型和加入dropout后的改进模型分别对湖北省荆门市2017年油菜作物种植面积进行分析研究,研究从测试精度、Kappa一致性检验和估测面积三方面进行,实验结果表明加入dropout的改进后模型估测效果最好,估测面积与实际面积误差率为2.39%,Kappa一致性检验结果为0.9625,一致性较高;验证了改进后AlexNet模型在油菜作物遥感识别方面的适用性。
- 焦计晗张帆张良
- 关键词：卷积神经网络油菜作物遥感测量
