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J-GLOBAL ID：202102279555825825   整理番号：21A0447166

強化学習とウェーブレットに基づく時空間的多重時間SAR画像のための並列変化検出法【JST・京大機械翻訳】

A Parallel Change Detection Method for Spatiotemporally Multi-Temporal SAR Image Based On Enhance Learning and Wavelet

著者 (7件)： Peng Jinxi (Xi’an JiaoTong University,Department of Computer Science and Technology,Xi’an,Shaanxi,China,720049) ,  Su Yuanqi (Xi’an JiaoTong University,Department of Computer Science and Technology,Xi’an,Shaanxi,China,720049) ,  Xue Xiaorong (Liaoning University of Technology (LUT),School of Electronics & Information Engineering,Jinzhou,China,222002) ,  Li Yi (South China institute of software Engineering, Guangzhou University,Department of AI & software Engineering,Guangzhou,Guangdong,China,520990) ,  Liu Bin (Research Institute Co.,Ltd,Intelligent and Connected Vehicles (Beijing),China,200276) ,  Xue Xiaoyong (The Middle School of Luonan County,Shaanxi,China,726200) ,  Wu Aihua (South China institute of software Engineering, Guangzhou University,Department of AI & software Engineering,Guangzhou,Guangdong,China,520990)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ISCID  ページ： 38-43  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 様々なリモートセンシングデータの利点を取るために,リモートセンシング画像変化検出の応用は非常に重要な選択である。遠隔センシング画像変化検出は,計算能力と時間消費で大きく,現代のリモートセンシング技術の開発で,得られた様々なリモートセンシングデータの量は,効果的計算電力のために正確に合成開口レーダ(SAR)画像における変化検出を見つけるために,より大きくて,より大きい。ウェーブレット変換に基づく多重時間SAR画像の並列変化検出法である並列化のための基礎を提案した。この方法では,並列計算に基づくプラットフォームは学習を強化する。SAR画像の統計特性と畳込みニューラルネットワーク(CNN)解析の意味論に従って,Enhance学習意味解析とウェーブレット変換に基づく効率的変化検出法を提案し,画素とタスクを並列演算のために前処理する共役マルチ分布関数の精度と確率特性を達成した。次に,マルチサンプル訓練セットを得る従来の変化検出結果より優れていた。Bellman方程式モデルを確立し,閾値変化領域を反復して統計的特性を計算した。実験は,並列変化検出プラットフォームに関する改良方法と計算電力がより良い結果を達成して,ハイブリッド並列演算のための画像処理のための強化学習における画像閾値領域変化検出を解決するための行動科学方法の学習強化によるリモートセンシング応用にあることを示した。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分布関数 ,  *学習 ,  電力 ,  共役 ,  *波束 ,  画像処理 ,  画素 ,  *多重化 ,  リモートセンシング ,  *検出法 ,  並列演算 ,  合成開口レーダ ,  *強化学習 ,  ウェーブレット変換
準シソーラス用語： リモートセンシング画像 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 強化学習 ,  ウェーブレット ,  時空間 ,  多重 ,  SAR画像 ,  検出法