TY -的A2 -阿里,Sikandar盟,刘主任朱之鑫盟——苏,去骨AU - Lv,方PY - 2022 DA - 2022/03/31 TI -作物物种的智能识别方法使用改进U-Net网络在无人机遥感影像SP - 9717843六世- 2022 AB -针对问题的不完整的遥感图像分类特征提取和低精度的作物分类现有的作物分类和识别方法,使用改进的作物分类和识别方法U-Net在无人机(UAV)提出了遥感图像。首先,实验数据集预处理。数据集被翻转转换扩展,翻译转换,和随机切割、扩展数据集的数量,然后是原始图像是减少图像大小满足实验的要求;此外,U-Net的网络结构是深化和深黑色的空间金字塔池(ASPP)结构介绍编码器后更好地理解语义信息,提高模型的能力挖掘数据功能;最后,为了防止加深的过度拟合模型,介绍了辍学层削弱联合不同神经元之间的适应性。实验表明,该作物的综合OA和Kappa索引分类和识别方法基于改进U-Net 92.14%和0.896,分别比的比较方法。因此,该方法具有良好的作物分类和识别能力。SN - 1058 - 9244 UR - https://doi.org/10.1155/2022/9717843 - 10.1155 / 2022/9717843摩根富林明科学编程PB - Hindawi KW - ER