[发明专利]一种基于深度学习的月球撞击坑识别方法有效
| 申请号： | 201910589841.3 | 申请日： | 2019-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN110334645B | 公开（公告）日： | 2022-09-30 |
| 发明（设计）人： | 王松;范自柱;魏超;张泓 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/75;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南昌市平凡知识产权代理事务所 36122 | 代理人： | 姚伯川 |
| 地址： | 330013 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的月球撞击坑识别方法，用于解决天体撞击坑难以识别的情况。所述方法步骤如下：（1）由已有的撞击坑位置信息和月球DEM图像生成训练样本；（2）根据生成的图像构建适用的卷积神经网络，即Simple‑ResUnet网络模型；（3）利用生成的月球图像和撞击坑标注图像进行训练；（4）使用训练好的模型进行撞击坑边缘分割；（5）最后对撞击坑边缘进行提取，记录新发现的撞击坑。本方法与其它分类方法相比，该方法分类速度快，撞击坑识别概率高，撞击发现率高，适用于各种天体撞击坑的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 月球 撞击 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的月球撞击坑识别方法，其特征在于，所述方法根据已有的撞击坑位置信息和月球图像生成训练样本和测试样本；构建卷积神经网络，设置神经网络参数；使用生成的月球图像作为网络输入、撞击坑标注图像作为网络输出进行训练；使用训练好的神经网络模型进行撞击坑边缘识别；最后对撞击坑边缘进行提取，记录新发现的撞击坑。
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