[发明专利]一种深度学习的遥感影像水体提取系统在审
| 申请号： | 202010806778.7 | 申请日： | 2020-08-12 |
| 公开（公告）号： | CN111985372A | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 沈瑜;苑玉彬;杨志飞;王霖;张泓国;李丹丹;梁丽;王海龙 | 申请（专利权）人： | 兰州交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06K9/68;G06N3/04;G06T3/40 |
| 代理公司： | 北京金宏来专利代理事务所(特殊普通合伙) 11641 | 代理人： | 许振强 |
| 地址： | 730070 甘肃*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 本发明涉及河流图像提取领域，具体为一种深度学习的遥感影像水体提取系统，有效的解决了河流边缘细节难以提取和有标签数据难获取的问题；实现步骤为：对训练图进行数据增强；对增强数据进行归一化处理；将处理数据输入到语义分割网络的编码器中，得到粗粒度语义图；将粗粒度语义图输入语义分割网络的解码器中，得到细粒度语义图；对粗粒度语义图和细粒度语义图进行非均匀采样；对粗粒度语义图和细粒度语义图进行特征融合；使用损失函数对网络进行调参，当损失函数值最小时输出，得到最优语义分割网络。本发明可以实现河流高分辨率影像提取。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 深度 学习 遥感 影像 水体 提取 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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