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使用Archimedes调整过程进行量子扩张的卷积神经网络
摘要：道路网络提取是遥感（RS）中的重要挑战。解释RS图像的自动化技术提供了一种具有成本效益的解决方案，可快速获取道路网络数据，超过传统的视觉解释方法。然而，道路网络的各种特征，例如不同地区的各个长度，宽度，材料和几何形状，构成了RS图像中的道路提取的巨大障碍。可以将道路提取问题定义为涉及捕获上下文和复杂元素的任务，同时还保留边界信息并为RS数据生成高分辨率的道路细分图。提议的Archimedes调整过程的目标量子量子扩张了道路提取的卷积神经网络（ATP QDCNNRE）技术是通过增强图像细分结果的效率来解决上述问题，从而利用遥感成像，与Archimedes Optimization Optimation Algorith Modecs（AOA）相关联（AOA）。这项研究的发现证明了与遥感图像一起使用时，ATP-QDCNNRE方法实现的道路萃取能力增强。ATP-QDCNNRE方法采用DL和超参数调整过程来生成高分辨率的道路分割图。这种方法的基础在于QDCNN模型，该模型结合了量子计算（QC）概念和扩张的卷积，以增强网络捕获本地和全局上下文信息的能力。扩张的卷积还可以增强接收场，同时保持空间分辨率，从而提取精细的道路特征。基于ATP的高参数修改改善了QDCNNRE道路提取。评估ATP QDCNNRE系统的有效性，使用基准数据库来评估其仿真结果。实验结果表明，ATP-qdcnnre以75.28％的相交（IOU）的相交（MIOU）的平均相交（MIOU）为95.19％，F1的平均相交，90.85％的F1，精度为87.54％，召回了Massachusetts Road DataSet的94.41％。与最新方法相比，这些发现证明了该技术的效率。
SAR-Grav实验室的Archimedes实验
Sar-grav实验室由该地区的自主della sardegna（RAS）资助3.5 m€，它位于Sardinia（意大利），靠近Sos Enattos地雷候选人的Sardinia（意大利），可容纳Einstein望远镜（ET）（ET）的矿场（SOS ENATTOS）（SOS ENATTOS：SOS INDERITY）的播种机，以及播种机的播种机（SOS ENATTOS：主机地下实验，低温有效载荷，低频和低温传感器的发展，需要低地震和人为噪声