基于3D Octave卷积和Bi-RNN注意力网络的高光谱图像分类方法

传统卷积神经网络模型在高光谱图像分类生成特征图的空间维度中存在大量的空间特征信息冗余,而且把高光谱图像单个像元上的光谱带数据看作是无序高维向量进行数据处理,并不符合光谱数据的特性,极大影响了模型的运行效率和分类性能。针对该问题,提出一种三维Octave卷积和双向循环神经网络注意力网络相结合的高光谱图像分类方法。首先,利用三维Octave卷积获取高光谱图像的空间特征的同时减少空间特征冗余信息。其次,利用Bi-RNN光谱注意力网络将光谱带数据视为有序序列以获取高光谱图像的光谱信息。然后,通过全连接层将空间和光谱特征图连接起来实现特征融合。最后,经过softmax输出分类结果。实验结果表明,所提方法在Pavia University和Botswana两个数据集上的分类精度分别达到了99.97%和99.79%,与其他主流算法相比,该方法可以充分利用空间和光谱特征信息,具有更佳的分类性能。

新型防晒隔热防雨屋顶设计

目前随着城镇化的快速发展,人口大量往城市迁移,现在大部分现代楼房的屋顶都是以平顶房设计为主。高温下如何防晒隔热,下雨如何防雨防漏的问题成为许多平顶屋顶楼的住户面临的共同问题。同时,由于城市土地资源紧缺,屋顶不仅能够防晒隔热防雨,又能在顶楼上进行植物种植是很多顶楼的住户的普遍需求。因此,对防晒隔热防雨屋顶的设计也提出了一定的要求。本文设计出了一款多功能的新型防晒隔热防雨屋顶装置,以满足住户们既能在顶楼够进行防晒隔热防雨,还能够进行植物的种植的需求。