• 撕定额发票查询(定额发票查询)

    撕定额发票查询(定额发票查询)是一种便捷的查询手段,用于查询撕定额发票的有效性和真伪。撕定额发票是指由税务机关统一印制的,具有一定金额限额的发票,适用于某些特定行业或领域。查询撕定额发票可以通过以下步骤进行:访问税务机关网站或使用税务APP。找到“定额发票查询”或“撕定额发票查询”功能。输入手撕定额发票上的相关信息,包括发票号码、开票日期、金额等。点击“查询”按钮,系统将返回查询结果。查询结果一般包括发票的有效性、真伪、开票单位、开票金额等信息。如果查询结果显示发票有效且真实,则表明该发票可以用于报销或其他用途。否则,应向税务机关咨询或举报。撕定额发票查询具有以下优点:方便快捷:查询可以通过税务机关网站或APP进行,无需前往税务机关柜台。安全可靠:查询结果由税务机关提供,具有权威性。实时性强:查询结果一般实时更新,能够快速反映发票的有效性和真伪。适用范围广:撕定额发票查询适用于多种行业和领域,包括餐饮、住宿、交通、通讯等。便于管理:税务机关可以通过手撕定额发票查询系统对发票的使用情况进行监督和管理。需要注意的是,撕定额发票查询仅适用于撕定额发票,不适用于其他类型发票。对于其他类型发票的查询,应使用相应的查询方式或向税务机关咨询。...

    2023-12-20 定额发票发票代码 定额发票发票章盖了一半

  • 今日最新疫情实时消息 新冠保险“大变阵”!隔离险、确诊险下架后,保障范围向重症、身故等责任转移

    新冠保险“大变阵”!隔离险、确诊险下架后,保障范围向重症、身故等责任转移【背景】自新冠肺炎疫情暴发以来,新冠保险成为不少消费者关注的险种。然而,随着疫情形势的变化,新冠保险也面临着一些调整和改变。【调整措施】近日,多家保险公司陆续宣布下架隔离险、确诊险等新冠保险产品。同时,一些保险公司也对新冠保险的保障范围进行了调整,将保障范围向重症、身故等责任转移。【原因分析】隔离险、确诊险等新冠保险产品下架的主要原因在于,随着疫情形势的好转,新冠肺炎的死亡率和重症率大幅下降。在这种情况下,隔离险、确诊险等产品的作用减弱,保险公司出于成本和风险控制的考虑,决定下架这些产品。【保障范围调整】一些保险公司对新冠保险的保障范围进行了调整,将保障范围向重症、身故等责任转移。这种调整主要是为了更好地满足消费者对新冠保险的需求。【消费者应对】消费者在购买新冠保险时,应注意以下几点:了解保障范围:在购买新冠保险前,应仔细阅读保险合同,了解保障范围、责任免除等内容。选择合适的保障额度:购买新冠保险时,应根据自身的实际情况选择合适的保障额度。注意等待期:购买新冠保险后,一般会有等待期。在等待期内,保险公司不会承担保险责任。如实告知健康状况:在购买新冠保险时,应如实告知自己的健康状况。否则,保险公司可能不承担保险责任。【结语】新冠保险的调整是保险公司应对疫情形势变化做出的应对措施。消费者在购买新冠保险时,应注意以上几点,以便更好地保障自己的权益。...

    2023-12-20 新冠保障范围是什么 新冠保障是什么意思

  • 为目标检测技术开发的新人工智能框架

    为目标检测技术开发的新人工智能框架随着人工智能技术的不断发展,目标检测技术也取得了长足的进步。目标检测技术旨在从图像或视频中识别和定位物体,在安防监控、医疗诊断、自动驾驶等诸多领域有着广泛的应用。为了进一步提升目标检测技术的性能,研究人员一直在探索新的方法和算法。最近,一支来自加州大学伯克利分校的研究团队提出了一种新的深度学习框架,名为「深度跟踪检测器」(DeeTrackigDetector,DTD)。该框架采用了一种新的训练策略,可以显著提高目标检测模型的准确性和鲁棒性。DTD框架的核心思想是将跟踪和检测任务结合起来。在传统的目标检测方法中,跟踪和检测通常是分开的两个步骤。首先,检测器会定位图像或视频中的物体,然后跟踪器会根据物体的运动轨迹将其连接起来。这种方法存在一个问题,就是跟踪器可能会丢失物体,或者将不同的物体混淆在一起。DTD框架则不同,它将跟踪和检测任务结合起来,在同一个模型中同时进行。这样一来,跟踪器就可以利用检测器的信息来提高跟踪的准确性,而检测器也可以利用跟踪器的信息来提高检测的准确性。在实验中,DTD框架在多个公开数据集上都取得了最先进的性能。例如,在PASCALVOC2007数据集上,DTD框架的平均精度(meaaveragereciio,mAP)达到了85.9%,比之前最好的方法提高了2.1个百分点。DTD框架的提出标志着目标检测技术发展的一个新里程碑。该框架具有较高的准确性和鲁棒性,在安防监控、医疗诊断、自动驾驶等领域具有广阔的应用前景。DTD框架的优势与传统的目标检测方法相比,DTD框架具有以下几个优势:**更高的准确性:**DTD框架通过将跟踪和检测任务结合起来,可以显著提高目标检测模型的准确性。**更高的鲁棒性:**DTD框架对遮挡、光照变化、背景杂乱等因素具有较强的鲁棒性。**更快的速度:**DTD框架可以实时处理图像和视频,具有较高的处理速度。DTD框架的应用DTD框架可以广泛应用于安防监控、医疗诊断、自动驾驶等诸多领域。在安防监控领域,DTD框架可以用于检测和跟踪可疑人员,提高安保人员的工作效率。在医疗诊断领域,DTD框架可以用于检测和跟踪病变组织,辅助医生进行诊断。在自动驾驶领域,DTD框架可以用于检测和跟踪行人、车辆等物体,帮助自动驾驶汽车安全行驶。结论DTD框架是目标检测领域的一个重要突破,它具有较高的准确性、鲁棒性和处理速度,在安防监控、医疗诊断、自动驾驶等诸多领域具有广阔的应用前景。...

    2023-12-20 鲁棒性算法 鲁棒性原则的含义

  • TikTok现在在可折叠机上看起来好多了

    TikTok现在在可折叠机上看起来好多了TikTok近日宣布对其应用程序进行了改进,使其在可折叠机上看起来更好。该应用程序现在支持新的布局,该布局针对带有较大屏幕和铰链的设备进行了优化。这使得在可折叠机上观看视频变得更加容易,并且使应用程序更符合设备的外观和感觉。新的布局将视频放在屏幕的顶部,而控件则位于屏幕的底部。这使得更容易控制视频的播放,而不必遮挡视频本身。应用程序还支持新的手势,使您只需在屏幕上滑动即可缩放视频或更改视频的音量。TikTok的这种改进对可折叠手机用户来说是一个受欢迎的改变。现在,他们可以在自己的设备上充分利用应用程序,而不会遇到任何问题。以下是TikTok在可折叠机上看起来更好的原因:新的布局针对大屏幕和铰链进行了优化。这使得在可折叠机上观看视频变得更加容易,并且使应用程序更符合设备的外观和感觉。控件位于屏幕的底部。这使得更容易控制视频的播放,而不必遮挡视频本身。应用程序支持新的手势。这使您只需在屏幕上滑动即可缩放视频或更改视频的音量。如何更新TikTok以获取新的布局:打开TikTok应用程序。点击屏幕右下角的个人资料图片。点击屏幕右上角的三点图标。选择“设置”。选择“应用程序版本”。选择“检查更新”。如果有更新可用,请点击“更新”。更新后,您将可以在可折叠手机上体验新的TikTok布局。...

    2023-12-20 应用程序 点击屏幕没反应 应用程序 点击屏幕就闪退

  • 热血传奇游怎么赚钱方法详细说明(热血传奇游怎么赚钱)

    打宝爆装备打宝爆装备是热血传奇游最直接的赚钱方法。玩家可以通过击杀怪物、野外BOSS、副本BOSS等方式获得装备,这些装备可以出售给其他玩家或NPC,从而赚取金币。出售材料除了装备外,玩家还可以通过出售材料来赚钱。材料可以通过击杀怪物、采集矿石、砍伐树木等方式获得,这些材料可以出售给其他玩家或NPC,从而赚取金币。做任务热血传奇游中有许多任务,玩家可以通过完成任务来获得经验、金币、装备等奖励。有些任务还会有额外的奖励,例如特殊的道具或称号。参加活动热血传奇游经常会举办各种活动,玩家可以通过参加活动来获得丰厚的奖励。这些活动包括限时副本、节日活动、竞技场活动等。摆摊卖东西玩家还可以通过摆摊来出售自己的物品,包括装备、材料、道具等。摆摊需要消耗金币,但可以赚取更多的金币。加入行会加入行会可以获得许多好处,包括行会技能、行会仓库、行会盟战等。此外,行会成员还可以互相交易物品,从而赚取金币。开店玩家达到一定等级后,可以开设自己的店铺。店铺可以出售各种物品,包括装备、材料、道具等。开店需要消耗金币,但可以赚取更多的金币。回收装备玩家可以将自己不需要的装备进行回收,从而换取金币。回收装备可以前往铁匠铺,通过"回收"功能进行回收。...

    2023-12-20

  • cf游太极扇(cf太极扇现在怎么获得)

    CF游太极扇获取方式:通过活动获取:参加游戏内的活动,有机会获得太极扇作为奖励。通过充值获取:在游戏内充值一定金额,即可获得太极扇。通过购买礼包获取:在游戏内购买包含太极扇的礼包,即可获得太极扇。通过开箱子获取:在游戏内开箱子,有机会获得太极扇。CF游太极扇有什么用:增加伤害:使用太极扇可以增加角色的伤害输出。降低伤害:使用太极扇可以降低角色受到的伤害。回复生命值:使用太极扇可以回复角色的生命值。增加移动速度:使用太极扇可以增加角色的移动速度。CF游太极扇值得入手吗:太极扇是CF游中一把非常强力的武器,不仅可以增加伤害和降低伤害,还可以回复生命值和增加移动速度,是一款非常全面的武器。因此,太极扇是非常值得入手的。CF游太极扇使用技巧:选择合适的时机释放技能:太极扇的技能释放时机非常重要,需要根据实际情况来选择合适的时机释放技能。合理搭配其他武器:太极扇可以与其他武器搭配使用,以发挥出更大的威力。注意走位和操作:使用太极扇时,要注意走位和操作,以避免被敌人击中。...

    2023-12-20

  • 神武游官网嵩鼠礼包在哪领(神武游官网嵩鼠礼包)

    神武游官网嵩鼠礼包在哪领?神武游嵩鼠礼包可以在神武游官网领取。具体领取步骤如下:打开神武游官网(htt://w.163.com/)在官网首页找到【礼包中心】在礼包中心页面找到【嵩鼠礼包】点击【领取礼包】输入您的游戏账号和密码点击【确认领取】领取成功后,礼包奖励会发放到您的游戏账号中礼包领取成功后,您可以在游戏内打开背包,找到礼包奖励,然后使用。...

    2023-12-20

  • 《射线探伤B》(日)日本无损检测协会编;李衍译|(epub+azw3+mobi+pdf)电子书下载

    图书名称:《射线探伤B》【作者】(日)日本无损检测协会编;李衍译【丛书名】无损检测技术丛书【页数】317【出版社】北京:机械工业出版社,1988.06【ISBN号】7-111-00543-0【价格】4.20【分类】射线检验【参考文献】(日)日本无损检测协会编;李衍译.射线探伤B.北京:机械工业出版社,1988.06.《射线探伤B》内容提要:本书阐述了:平板试件的透照焊缝的透照吸收系数不同时透度计灵敏度的换算简体成管与环焊缝的透照精密检验。附录中收进12个日本标准。...

    2023-12-19 双面缪斯 李贺诗学研究 epubpdf epubpdf转换

  • 《高光谱遥感目标检测》张建祎,王玉磊,薛白,王琳,于纯妍等作;张兵,张立福总主编|(epub+azw3+mobi+pdf)电子书下载

    图书名称:《高光谱遥感目标检测》【作者】张建祎,王玉磊,薛白,王琳,于纯妍等作;张兵,张立福总主编【丛书名】高光谱遥感科学丛书【页数】283【出版社】武汉:湖北科学技术出版社,2021.07【ISBN号】978-7-5706-1198-0【价格】218.00【分类】遥感图像-图像处理-目标检测-研究【参考文献】张建祎,王玉磊,薛白,王琳,于纯妍等作;张兵,张立福总主编.高光谱遥感目标检测.武汉:湖北科学技术出版社,2021.07.图书封面:图书目录:《高光谱遥感目标检测》内容提要:《高光谱遥感科学丛书》(1-6册)分别从信息获取、信息处理、目标检测、混合光谱分解、岩矿高光谱遥感、植被高光谱遥感六个方面系统地介绍了高光谱遥感的最新研究技术成果及应用前沿。《高光谱遥感目标检测》为“高光谱遥感科学丛书”系列典型应用学术专著之一,高光谱遥感目标检测是高光谱遥感全科技链条(包括基础理论、数据获取、信息处理与多学科应用等)的重要环节,是提高高光谱遥感技术及其应用水平的关键所在。本书适合高等院校遥感相关专业的师生及相关研究院所的研究人员及技术工作者参考学习。《高光谱遥感目标检测》内容试读第1章绪论目标检测是高光谱图像处理领域的研究热点,从不同的角度,高光谱图像目标检测又可有多种分类方法。目前传统的目标检测分类主要包括:根据待测目标已知信息的多少,高光谱目标检测可以分为监督式目标检测与非监督式目标检测两类:根据待检测目标的尺寸大小,高光谱目标检测又可分为亚像元目标检测(待测目标小于像元)和纯像元目标检测(待测目标大于像元)等。区别于上述对目标检测的分类方法,本书从一种全新的角度来看待高光谱目标检测问题,根据高光谱目标检测的应用背景,将其分为主动目标检测与被动目标检测两种。主动目标检测需要提前知道一定量的待测目标信息。在军事应用中的侦察(recoaiace)就是一种主动目标检测。例如美国军方利用U2侦察机、无人机进行空袭、搜救、搜索,或是利用激光雷达(lightdetectioadragig,LiDAR)对可疑目标进行侦察。被动目标检测则是在完全不知环境特征,也不知待测目标特征的情况下,对目标进行搜寻。在军事应用中的监察(urveillace)就是一种被动目标检测。例如,美国军方利用机载报警与控制系统(airorewarigadcotrolytem,AWACS)在潜在威胁区域针对不寻常活动或是非常规目标进行监视。再比如农业上利用前视红外(forwardlookigifrared,FLIR)传感器对异常现象进行监视等。1.1概述目标检测是高光谱图像的主要优势应用之一,其优势在亚像元检测中尤为突出。亚像元检测时,由于往往不能提前获得全部的目标信息,检测难度非常大,但高光谱具有极丰富的光谱信息,这一优势将有效弥补亚像元检测信息不足这一缺陷。在本章中,我们根据目标检测所需的先验信息的量,将目标检测分为两种进行对比讨论。第一种为主动式高光谱目标检测,通常需要感兴趣目标的先验知识,这种检测手段经常被。1G高光谱遥感目标检测N应用于侦察中。在侦察中,待侦察的目标物的先验知识是需要提前确定的。例如,第4章介绍的正交子空间投影(orthogoaluacerojectio,OSP)算法,就是一种需要目标先验知识完全已知的检测算法;约束能量最小化算法(cotraiedeergymiimizatio,CEM)由Harayi和Chag于1993年提出,该算法是一种需要部分先验知识的检测算法,仅需提前确定待测目标物的特性,而不需要确定背景的特性;自动目标生成算法(automatictargetgeeratioroce,ATGP)由Re和Chag于2003年提出,该算法是一种不需任何先验日标知识的检测手段。另外,端元提取也是一种在目标检测中值得关注的技术手段,其假设前提是纯像元存在于数据中。这种假设满足时,端元提取算法其实是以主动模式进行端元提取。另一种为被动式高光谱目标检测,是一种不需要任何先验知识的检测手段,通常应用于没有特定目标场合的监控。例如,异常检测是在没有先验知识或是人眼判别知识的情况下,对非期望出现的目标进行检测。端元寻找也是一种被动目标检测手段。不同于端元提取,端元寻找不需要提前假设端元存在于数据中,而是利用像元提取的准则,在高光谱图像中寻找类似端元的目标。换句话说,端元寻找是一种在不假设数据中存在纯端元的情况下,以被动模式进行的端元提取算法。本书将以这两种目标检测为主线,对多种高光谱目标检测算法展开详细讨论。1.2主动目标检测主动目标检测是对一种已知特性的目标进行检测。这种目标的特性可以由先验知识或者一些非监督算法获得。当目标的已知信息是通过先验知识,或者是通过人为观察而获得的,这种主动目标检测又可以称为主动式先验高光谱目标检测。当目标的已知信息并不是由先验知识获得,而是通过某种非监督算法获得的后验信息,并利用这种后验信息作为高光谱目标检测的期望目标知识,此时的主动目标检测又可以称为主动式后验高光谱目标检测。1.2.1主动式先验高光谱日标检测主动状态下的日标检测通常假设待测数据中含有我们感兴趣的目标,其目的是通过目标检测算法寻找到这些目标。因而主动目标检测不适用于待测数据中无感兴趣目标的情况。1.目标先验知识是完全已知的当先验知识完全已知,可以通过基于信噪比的正交子空间投影(OSP)实现对目标的检测。该方法原理简单、结构简洁,由Harayi和Chag于1994年提出,在本书第4章4,4节也会做详细的论述。这种方法已知完全的目标先验知识,类目标光谱特性:m:,m2,…,·2·AAA【第1章绪论1m。该方法假设上述目标特性中有一种为期望目标特性,例如:假设特性m。为期望目标特性,则其他特性被认为是非期望目标特性。OSP算法首先利用OSP算子,通过正交投影原理消除干扰和非期望目标特性,其定义为P。=I一UU#=I一U(UU)1UT,其中U=[m,m2…,m。-],再将信噪比作为检测准则,通过匹配滤波原理检测与m。相似的特性。2.目标先验知识是部分已知的由于高光谱图像具有显著的高光谱分辨率,高光谱成像设备采集的图像包含了大量的背景信息,往往导致图像背景部分非常复杂,使得我们几乎不可能获得背景的所有先验信息,这种情况在处理高光谱数据时时常发生。因此,实际应用中,多数目标检测算法都是基于部分先验信息的,这类方法假设仅有感兴趣的目标光谱是已知的,而背景信息是未知的。例如,在(OSP算法中,我们假设类目标光谱m1,m2,…,m。是已知的,对于其中某一类目标的检测,可以将类目标光谱分解为感兴趣的期望目标光谱d(假设为m。)和不感兴趣的其他目标光谱U=[m,m2…,m。-1],并将其作为需要抑制的光谱特性,通过OSP算子进行消除。不同于OSP算法,CEM算法通过全局像元样本的协方差矩阵R的逆矩阵R,取代OSP算法中的OSP算子P,来实现对感兴趣的目标d以外的背景特性的压抑。自OSP与CEM算法产生以来,两者皆得到了广泛的应用。同时,在此基础上,产生了许多基于d和U的扩展算法。受Frot的自适应波束形成方法启发,Re和Chag于l999年提出了一种线性约束方差最小化(liearlycotraiedmiimumvariace,LCMV)算法,将CEM中单一的感兴趣目标光谱d扩展为一组由类个目标光谱组成的集合D=[d1,d2,d]。由于LCMV方法没有讨论U的作用,Re与Chag于2o06年又进一步将LCMV与OSP进行结合,提出了一种目标约束干扰最小化(target-cotraiediterferece-miimizedfilter,TCIMF)算法。该方法可以对含有个目标光谱的集合D=[d1,d2,…,d,]进行检测,同时对非期望特性U进行消除以及利用R对D和U以外的背景目标特性进行压抑。在后续的研究中,Du和Chag引入第三种影响特性一干扰特性,该特性用I矩阵表示。两人针对这一特性的影响提出了信号分解干扰清除滤波器(iga-decomoitioiter-ferer-aihilatiofilter,SDIAF)。SDIAF方法是TCIMF方法的一种延伸,通过抑制干扰特性的作用进一步增强检测性能。为了进一步总结以上所述的5种目标检测方法—OSP、CEM、LCMV、TCIMF和SDIAF,图1.1显示了这5种方法的发展过程及其相关关系。1.2.2主动式后验高光谱日标检测主动式后验高光谱日标检测主要存在两种手段:其一,寻找后验目标信息,如在没有先验知识的情况下从数据中寻找人造日标:其二,提取端元,一般情况下,端元光谱特性纯净,。3·G高光谱遥感目标检测全部先验知识OSP(d.UTCIMF(D.U)SDIAF(D.U.I)部分先验知识CEM(d)LCMV(D,U图1.1OSP、CEM、I,CMV、TCIMF和SDIAF的发展过程及其相关关系可以提供用于区分目标光谱类别的重要信息1.寻找后验目标信息在1.2.1中讨论的先验高光谱目标检测问题,涉及算法OSP、CEM、LCMV、TCIMF和SDIAF,这些算法通常有特定的感兴趣的一个期望目标d或者一组期望目标D,d或者D是由真实地物或者视觉判别所提供的先验知识。另外,在OSP算法中,还需要不感兴趣的非期望目标特性U。CEM、LCMV和TCIMF算法不需要U的信息,而是通过设计FIR滤波器,限制其仅允许d或D方向的信号通过,同时使其他信号输出的最小二乘误差最小化但是,在许多场合中,期望目标信息D和非期望目标信息U、【无法获取。在这种情况下,D、U和I需要通过无先验知识的非监督式方法获取。也就是说,在没有先验知识的情况下,我们仍需知道何种目标存在于数据中。此时,算法需要在数据中通过非监督方法寻找我们感兴趣的目标特性。通过这种方法寻找到的目标,则是一种后验目标,而这种目标所提供的信息则称为目标后验信息,视为目标的后验知识。目标后验知识与其先验知识有着很大的不同。目标先验知识通常是先验获得的,由光谱库中的信息或者是人眼判别而来。目标后验知识则是从高光谱图像数据中获得的,这种后验信息可以作为先验目标检测算法中所需的先验知识,从而利用1.2.1中讨论的先验目标检测算法进行目标检测。所以,先验目标检测算法中的期望目标,既可以是目标先验信息,也可以是目标后验信息。寻找目标后验信息的算法将会在本书第7章中详细讨论,例如自动目标生成方法(utomatictargetgeeratioroce,.ATGP),非监督非负约束最小二乘法(uuerviedoegativitycotraiedleatquare,UNCLS)、非监督全约束最小二乘法(uuerviedfullycotraiedleatquare,UFCLS)和高阶统计量目标检测。2.端元提取前面所述的后验高光谱日标检测方法,是产生一个后验目标特性并利用这一目标特性进行目标检测。如何寻找这些后验目标,完全由所设计的算法决定。另一种方法是寻找纯像元或纯特性的目标,端元提取算法可以满足这种需求。但是,该方法假设图像中存在端元,如果不满足该假设,从图像中提取出的特性并没有意义。值得注意的是,根据Chag在2016年的研究成果表述,两种广泛应用的端元提取算法,。4·X1第1章褚论1即顶点成分分析法(vertexcomoetaalyi,VCA)和单形体体积增长法(imlexgrowigalgorithm,SGA),同自动目标生成方法(automatictargetgeeratioroce,ATGP)结果一致,所以本书主要利用ATGP算法为主动目标检测提供所需要的后验信息。图1.2展示了本书中所涉及的高光谱主动目标检测手段之间的相关关系。目标先验知OSP识完全已知SDIAF目标先验知CEMTCIMF识部分已知主动月标检测ATGP目标先验UNCLSM知识未知UFCLS目标后验知识未知端元提取图1.2主动式高光谱目标检测算法示意图1.3被动目标检测与主动高光谱目标检测不同,被动高光谱目标检测不需要特定的感兴趣的目标。因此,被动目标检测是在完全未知的环境下,并且没有任何先验知识的情况下进行的。被动目标检测有两种类型:异常检测(aomalydetectio)和端元寻找(edmemerfidig)。我们将对两者进行简要的介绍。1.3.1异常检测由于高光谱图像具有很高的光谱分辨率,因此可以体现出很多不能由先验知识提供,或者是人眼无法识别到的微妙信号源。这样的信号源大多是以异常的形式存在于数据中。近年来,在高光谱领域里,异常检测引起了很多学者的研究兴趣。目前,还没有关于异常目标的明确定义,但通常来讲,我们认为异常目标是一种无法在数据处理前先验知道的目标,并且具有如下特点:(1)异常目标在数据中的出现无法预测。·5G高光谱遥感目标检测14:上、,P自3A,,L4A:¥月1A、AA(2)异常目标在数据中的出现概率小。(3)异常目标在数据中的出现数量少。(4)异常目标与周边或相邻的样本光谱特性区别大。具有这些特性的样本,一般是用于指定光谱类别的纯像元,又称端元。例如:在环境或农业中特别的光谱特性、地质中的稀有金属、环境监测中的有毒物质排放、水污染中的溢油、执法中追踪的毒品和走私物、战场中的人造目标、情报里不寻常出现的有威胁性的活动、医学中的肿瘤等。1.3.2端元寻找在1.2.2中讨论过的端元提取方法,是一种主动目标检测方法,因为其前提是假设数据中存在纯像元。但在现实中,这种假设几乎不满足,并且端元不必一定为真实图像中的样本向量或者像元,其也可以是光谱库中的光谱特性。所以,端元不存在于数据中的概率很大。这样一来,端元提取手段可以以一种被动检测的形式,从真实数据中对潜在的,但不是纯像元的端元进行提取。相对于主动高光谱检测,被动高光谱检测没有所要检测的目标的先验知识。这种情况下,我们也无法得知有多少目标需要被检测。因而1.2.2节中所讨论的端元提取算法,如VCA和SGA的停止条件将无法确定。此时,端元提取算法将转换为被动式的端元寻找算法,且当获取了L(L为波段数目)个端元时,端元寻找算法停止。由Boardma于l994年提出,并在当前广泛应用的纯净像元指数(ixelurityidex,PPI)可以被看成一种典型的被动式检测器。该方法利用PPI指数去寻找目标,但并不清楚找到的目标是什么,需要通过进一步的分析来判断这些被找到的目标是什么。基于这种解释,当下研究的多数端元提取方法,实际是一种端元寻找的算法。图1.3展示了两种被动高光谱目标检测:异常检测和端元寻找。异常检测利用了光谱信息统计量,如协方差矩阵K或相关矩阵R来衡量样本光谱之间的相关性。端元寻找则利用了纯像元的特性,寻找潜在的端元。这些找到的潜在端元并不一定是纯像元,但在一定程度上可以用来体现不同类别目标的光谱差异特性。异常背景抑制异常检测样本光谱相关性K/R被动异常辨别与归类目标检测端元寻找像元纯净性日标光谱差异图1.3被动高光谱目标检测算法示意图·6···试读结束···...

    2023-12-12

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