[发明专利]基于全卷积网络和条件随机场的地物覆盖率计算方法在审
| 申请号： | 201910395844.3 | 申请日： | 2019-05-13 |
| 公开（公告）号： | CN110110679A | 公开（公告）日： | 2019-08-09 |
| 发明（设计）人： | 段昶;罗兴奕;朱策 | 申请（专利权）人： | 成都图必优科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04 |
| 代理公司： | 成都慕川专利代理事务所(普通合伙) 51278 | 代理人： | 李小金 |
| 地址： | 610221 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于全卷积网络和条件随机场的地物覆盖率计算方法，包括以下步骤：构建全卷积神经网络；制作训练数据：对采集的遥感图像根据待分割类别进行逐像素分割，对遥感图像进行数据增强，构建语义分割数据集；训练全卷积神经网络：将所得的语义分割数据集输入所构建好的全卷积神经网络，不断迭代训练，更新网络参数，直至训练结果满足预设的收敛条件；遥感图像分割：利用训练好的全卷积神经网络对待分割图像进行语义分割，得到各类地物初步分割结果；分割结果优化；计算地物覆盖率信息。本发明无需利用专业软件，也能很好地解决传统分割算法不能解决的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 卷积神经网络 地物 语义分割 构建 分割结果 遥感图像 数据集 卷积 遥感图像分割 覆盖率信息 覆盖率 迭代训练 分割算法 分割图像 收敛条件 数据增强 网络参数 像素分割 训练结果 训练数据 专业软件 预设 机场 网络 采集 分割 更新 制作 优化 | ||
【主权项】：
1.基于全卷积网络和条件随机场的地物覆盖率计算方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建全卷积神经网络；S2、制作训练数据：对采集的遥感图像根据待分割类别进行逐像素分割，对遥感图像进行数据增强，构建语义分割数据集；S3、训练全卷积神经网络：将步骤S2所得的语义分割数据集输入步骤S1所构建的全卷积神经网络，不断迭代训练，更新网络参数，直至训练结果满足预设的收敛条件；S4、遥感图像分割：利用步骤S3训练好的全卷积神经网络对待分割图像进行语义分割，得到各类地物初步分割结果；S5、分割结果优化：对步骤S4所得的分割结果进行后处理，引入条件随机场，对分割结果进行重构、优化，得到精度更高的分割结果；S6、计算地物覆盖率信息：根据步骤S5所得的分割结果，进行各类地物的覆盖率计算。
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