[发明专利]一种基于深度密集神经网络的水体识别方法有效
| 申请号： | 201910146842.0 | 申请日： | 2019-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN110059538B | 公开（公告）日： | 2021-07-09 |
| 发明（设计）人： | 不公告发明人 | 申请（专利权）人： | 成都数之联科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都帝鹏知识产权代理事务所(普通合伙) 51265 | 代理人： | 黎照西 |
| 地址： | 610000 四川省成都市*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于深度密集神经网络的水体识别方法，包括数据采集：下载卫星遥感影像数据，并对影像数据中的水体和非水体部分进行标注；建立密集型UNet分割网络模型；使用标注后的训练集数据对密集型UNet分割网络模型进行优化训练；将测试集数据输入优化后的网络模型，识别测试集影像中的水体区域，验证模型效果。本发明能够在保证准确率的前提下有效减少用于水体识别的神经网络的参数，大大缩短训练时间，大大降低遥感的实时环境监测任务的难度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 密集 神经网络 水体 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度密集神经网络的水体识别方法，其特征在于，包括步骤：S100，数据采集，下载卫星遥感影像数据，并对影像数据中的水体和非水体部分进行标注；S200，建立密集型UNet分割网络模型；S300，使用标注后的训练集数据对密集型UNet分割网络模型进行优化训练；S400，将测试集数据输入优化后的网络模型，识别测试集影像中的水体区域。
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