期刊文献+
共找到1篇文章
< 1 >
每页显示 20 50 100
基于分组LSTM与CNN的青铜器锈蚀类别智能标识方法 被引量:1
1
作者 王珺 孙进越 +4 位作者 俞凯 刘成 吴晨 陈有路 胡琦瑶 《西北大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期778-786,共9页
青铜器锈蚀标识在青铜器保护修复中具有重要作用。目前,青铜器锈蚀标识以人工标识为主,但是,由于该青铜器锈蚀较为混杂,不易识别,也会因个人经验差异出现标注不一致等问题。因此,该文提出了一种青铜器锈蚀智能标识方法,即基于分组LSTM与... 青铜器锈蚀标识在青铜器保护修复中具有重要作用。目前,青铜器锈蚀标识以人工标识为主,但是,由于该青铜器锈蚀较为混杂,不易识别,也会因个人经验差异出现标注不一致等问题。因此,该文提出了一种青铜器锈蚀智能标识方法,即基于分组LSTM与CNN的标识方法(multi-group LSTM and CNN,MGLC)。该方法对青铜器高光谱图像设计了一种端到端的网络,该网络在CNN网络的基础上引入了多分组策略的LSTM网络,CNN网络可以提取丰富的空间信息,多分组策略的LSTM可以探索光谱的上下文信息,MGLC网络有效地结合了青铜器高光谱图像的空间信息和光谱信息。实验表明,该方法在青铜器锈蚀类别的智能标识中具有良好的效果。 展开更多
关键词 青铜器锈蚀类别标识 青铜器高光谱图像 LSTM 多分组策略
下载PDF
上一页 1 下一页 到第
使用帮助 返回顶部