[发明专利]一种基于纹理特征的高分辨率影像地物识别与分割方法有效
| 申请号： | 202010099370.0 | 申请日： | 2020-02-18 |
| 公开（公告）号： | CN111310666B | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 吴炜;高明;范菁;夏列钢;杨海平;陈婷婷 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/26;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于纹理特征的高分辨率影像地物识别与分割方法，包括：步骤1，根据类别体系制作样本集；步骤2，构造深度学习网络模型，内含：步骤2.1，构造骨干网络、步骤2.2，构造纹理特征提取结构、步骤2.3，构造特征矩阵去噪结构、步骤2.4，构造上采样结构；步骤3，深度学习网络模型训练；步骤4，图像预测；步骤5，分割结果后处理。本发明使用深度学习网络框架，通过重新设定网络框架下采样倍数，并显式设定纹理信息提取结构，不仅减少了小目标的信息损失，也提高了纹理信息的表达能力；深度网络模型中添加特征矩阵去噪模块，减少方法在计算中带来的额外噪声，实现逐像素的纹理表达，进一步提高网络模型精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 纹理 特征 高分辨率 影像 地物 识别 分割 方法 | ||
【主权项】：
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