[发明专利]基于深度学习的遥感图像要素识别方法在审
| 申请号： | 201910202539.8 | 申请日： | 2019-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN110390244A | 公开（公告）日： | 2019-10-29 |
| 发明（设计）人： | 巩丹超;韩琳旖;刘松林;韩昱;张丽;秦进春;龚辉;李新涛 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军61540部队 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京市鼎立东审知识产权代理有限公司 11751 | 代理人： | 陈佳妹 |
| 地址： | 710054 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的遥感图像要素识别方法，采用深度神经网络对遥感影像训练集进行训练，对训练好的深度神经网络添加一个分类层，再对该深度神经网络进行调整，得到最优的深度神经网络,通过该最优的深度神经网络对遥感图像进行地物要素自动识别。本发明能快速和准确的完成遥感图像特征提取，提高特征对遥感图像光照、角度、尺度和背景等复杂变化的适应性，进而提高遥感图像要素识别的准确率和效率。 | ||
| 搜索关键词： | 遥感图像 神经网络 要素识别 地物要素 特征提取 遥感影像 自动识别 训练集 准确率 光照 尺度 学习 分类 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的遥感图像要素识别方法，其特征在于，包括如下步骤：构建深度神经网络模型；使用遥感图像训练集对所述深度神经网络模型进行特征学习，并对地物要素进行分类；使用所述深度神经网络识别遥感图像的地物要素。
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