[发明专利]一种基于多数投票的深度学习城市功能区分类方法在审
| 申请号： | 202010329285.9 | 申请日： | 2020-04-23 |
| 公开（公告）号： | CN111639672A | 公开（公告）日： | 2020-09-08 |
| 发明（设计）人： | 孟庆岩;孙震辉;赵茂帆;张颖 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人： | 陈霁 |
| 地址： | 100101 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 城市功能区分类以往研究多基于POI等社会属性数据与其他数据融合，但基于社会属性数据进行功能区分类存在一些不容忽视的问题。本发明针对上述问题，公开了一种基于多数投票的深度学习城市功能区分类方法，用于稳健准确的从高分辨率遥感影像中对城市功能区进行分类。本发明的目的通过以下技术步骤实现：步骤1)图像和矢量的预处理。步骤2)为针对深度学习需要大量的样本问题，进行样本制作。步骤3)针对在遥感领域，具体分类任务的海量训练样本的收集十分困难，而且复杂昂贵，构建大规模、高质量的带标注数据集几乎无法实现的问题，基于GoogLeNet进行迁移学习。步骤4)利用分解的方法将大尺寸的图像分割成尺寸较小的单元进行处理。步骤5)利用多数投票策略确定最终分类结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多数 投票 深度 学习 城市 功能 区分 方法 | ||
【主权项】：
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