[发明专利]基于深度度量学习的卫星遥感图像目标关联方法和装置有效
| 申请号： | 202010270683.8 | 申请日： | 2020-04-08 |
| 公开（公告）号： | CN111401307B | 公开（公告）日： | 2022-07-01 |
| 发明（设计）人： | 姚力波;林迅;张筱晗;周强;刘瑜;孙炜玮 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军海军航空大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 264001 山东省烟*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卫星遥感图像的CNN训练及多目标关联方法，其中，基于卫星遥感图像的CNN训练方法包括：构建目标对象的训练样本集；所述训练样本集包括所述目标对象的不同类型图像的样本对；所述目标对象包括多个类别；将所述训练样本集输入至卷积神经网络进行训练；其中，训练得到的卷积神经网络用于对所述目标对象进行多目标关联；所述卷积神经网络为孪生卷积神经网络。本发明的技术方案能够降低利用单一特征关联引起的模糊性，从而提高对目标对象进行多目标关联的准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 度量 学习 卫星 遥感 图像 目标 关联 方法 装置 | ||
【主权项】：
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