[发明专利]基于GIS技术和空间数据的地物检测Mask R-CNN模型训练方法有效
| 申请号： | 201911179390.2 | 申请日： | 2019-11-27 |
| 公开（公告）号： | CN110942029B | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 陈文龙;杨云丽;张煜;沈定涛;叶松 | 申请（专利权）人： | 长江水利委员会长江科学院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉楚天专利事务所 42113 | 代理人： | 孔敏 |
| 地址： | 430010 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本方法提供一种基于GIS技术和空间数据的地物检测Mask R‑CNN模型训练方法，涵盖从空间数据生成模型训练样本库，到训练样本库与Mask R‑CNN模型实现相结合进行模型训练，然后训练结果存储分发的完整自动化流程。本发明可实现样本数据集的自动生成和有效管理，能够直接对原始空间数据进行Mask R‑CNN模型权重的自动化训练，并提供了对训练结果的管理共享，极大程度地降低了训练过程中的人工工作量，这对于推动Mask R‑CNN模型在地物检测方面的深入应用有着非常好的促进作用。实验结果表明，该技术为地物检测Mask R‑CNN模型的自动化训练提供了一套完整的技术流程方案，能较好地满足实际应用的需要。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 gis 技术 空间 数据 地物 检测 mask cnn 模型 训练 方法 | ||
【主权项】：
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