[发明专利]一种基于卷积神经网络的卫星图像分析方法在审
| 申请号： | 201810485955.9 | 申请日： | 2018-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN108647666A | 公开（公告）日： | 2018-10-12 |
| 发明（设计）人： | 夏春秋 | 申请（专利权）人： | 深圳市唯特视科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市高新技术产业园*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明中提出的一种基于卷积神经网络的卫星图像分析方法，其主要内容包括：确定案例、创建训练数据集、使用数据集训练并验证、获取新案例信息、为新案例微调模型，其过程为，采用深度学习，先选取案例，接着创建与案例相关的训练数据集，并从训练数据集中提取信息，然后使用训练数据的子集检测其能力，经过训练的模型为新案例做好准备，再根据实际适当对模型微调，最后由模型自动处理剩余案例中的数据。本发明可用于各种灾害管理应用程序，能够对受灾区域进行语义分割，绘制受灾区域地图，大大降低时间成本，提高工作效率；同时也可以很容易地对数据特性进行微调以便拓展到新的领域。 | ||
| 搜索关键词： | 微调 卷积神经网络 训练数据集 卫星图像 训练数据 案例信息 工作效率 区域地图 时间成本 使用数据 数据特性 提取信息 应用程序 语义分割 灾害管理 自动处理 可用 子集 创建 分析 绘制 验证 检测 拓展 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于卷积神经网络的卫星图像分析方法，其特征在于，主要包括确定案例(一)；创建训练数据集(二)；使用数据集训练并验证(三)；获取新案例信息(四)；为新案例微调模型(五)。
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