[发明专利]门控特征融合的深度网络不透水面遥感提取方法及系统有效
| 申请号： | 202010619048.6 | 申请日： | 2020-06-30 |
| 公开（公告）号： | CN111797920B | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 邵振峰;程涛;姚远 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 一种门控特征融合的深度网络不透水面遥感提取方法及系统，包括获取目标区域的高分辨率遥感影像，统计训练影像各个波段均值和标准差，进行归一化和分块，构建训练样本影像；构建基于门控特征融合的卷积神经网络，提取训练影像特征，卷积神经网络由残差网络、门控特征融合模块和解码模块构成，门控特征融合模块将低层特征的空间细节信息与高层特征的语义信息通过门控机制进行融合；设不同标签分别代表不透水面、非不透水面和水体，通过交叉熵损失函数进行更新训练；利用训练结果，使用基于门控特征融合的卷积神经网络实现不透水面提取。本发明能够对遥感影像中不透水面进行精确地自动化提取，满足城市内涝分析等应用需求。 | ||
| 搜索关键词： | 门控 特征 融合 深度 网络 不透 水面 遥感 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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