[发明专利]一种基于深度学习的遥感图像非建筑区域过滤方法在审
| 申请号： | 201911101871.1 | 申请日： | 2019-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN111291608A | 公开（公告）日： | 2020-06-16 |
| 发明（设计）人： | 沈翀;吴科春;许健彰;魏梁 | 申请（专利权）人： | 广东融合通信股份有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州恒华智信知识产权代理事务所(普通合伙) 44299 | 代理人： | 唐一鸣 |
| 地址： | 519000 广东省珠海市横琴新区环岛东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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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非建筑区域过滤方法，具体包括如下步骤标注数据：标注建筑物屋顶类型数据，即是对图片中不同的建筑物屋顶标注出类型和位置信息；标注是否包含建筑物区域的数据，即是对图片中有无建筑物打上1/0标签；训练模型：利用Unet卷积神经网络训练建筑物屋顶分割模型；利用resnet卷积神经网络训练建筑物分类模型；识别大比例尺的遥感图片，当识别为有建筑物区域时，则利用建筑物屋顶分割模型识别该区域下所有的，小比例尺的遥感图像；否则就不识别该区域；输出建筑物屋顶类型信息。本发明可以快速过滤掉大批非建筑的区域，从而提升对城市建筑物屋顶的分割识别的效率，效率提升可以达到50％以上，节省一定的资源成本。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 遥感 图像 建筑 区域 过滤 方法 | ||
【主权项】：
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