[发明专利]一种基于全卷积神经网络的遥感图像云检测方法及装置有效
| 申请号： | 201911286668.6 | 申请日： | 2019-12-14 |
| 公开（公告）号： | CN111274865B | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 林创;陈劲松;李洪忠 | 申请（专利权）人： | 深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/776;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 曹卫良 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及遥感检测领域，具体涉及一种基于全卷积神经网络的遥感图像云检测方法及装置。该方法及装置选择风云气象卫星遥感图像的RGB波段构建数据集，在数据集中获取训练集；构建SP‑HRNet网络模型，网络模型包括连续并行的多分辨率子网络、重复多尺度融合模块以及与深度可分离卷积结合模块；训练集输入网络模型进行训练，得到网络模型的参数，形成网络参数模型；使用网络参数模型进行遥感图像云检测。该方法及装置能够一直保持多个分辨率的子网络，这样使得在对图像进行特征提取过程中信息不会被丢失，同时加深网络深度，结合深度可分离卷积，提高网络对特征的提取能力，丰富检测结果的细节信息，提高云检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 遥感 图像 检测 方法 装置 | ||
【主权项】：
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