公开(公告)号：CN106022358A

公开(公告)日：2016-10-12

申请号：CN201610312677.8

申请日：2016-05-11

Applicant: 湖南大学

Inventor： 李树涛 ,  王成 ,  方乐缘

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6256 ,  G06K9/6267

Abstract: 本发明提供了一种高光谱图像分类方法和装置，其中，该方法包括：获取高光谱图像并从高光谱图像中提取多种图像特征；对提取的多种图像特征分别构建训练样本和测试样本；为每个测试样本提取自适应形状邻域，并构建与提取的自适应形状邻域对应的自适应形状邻域矩阵；对每个自适应形状邻域矩阵进行计算，得到多特征稀疏系数矩阵；通过多特征稀疏系数矩阵和训练样本重构测试样本，对所述测试样本进行分类。本发明实施例提供的高光谱图像分类方法和装置，可以提高分类精度。

公开(公告)号：CN104573071A

公开(公告)日：2015-04-29

申请号：CN201510038013.2

申请日：2015-01-26

Applicant: 湖南大学

Inventor： 戴园园 ,  秦拯 ,  詹传骅 ,  王成 ,  李文杰

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F17/30592

Abstract: 本发明公开了一种基于大数据技术的校情智能分析系统及方法，在学校数据量庞大且急剧增加的背景下，针对传统数据处理方法的实时性、交互性和速度不能满足日趋复杂的校情分析需求的问题，采用集群化计算方法，将不同来源、结构的数据归整到HDFS+Hive模式的大数据仓库中，并在此基础上灵活创建基于多维数据集的校情分析模型，实现了综合利用学校海量多维数据进行事件因果分析、校情整体评估和趋势预测，大大提高了分析的全面性和准确性；基于高效的大数据分析与管理方法，本系统可以提供相对于传统服务器模式系统百倍以上速度的实时分析能力。