[发明专利]一种基于深度学习的遥感影像舰船轮廓提取方法在审
申请号: | 202010812673.2 | 申请日: | 2020-08-13 |
公开(公告)号: | CN111985376A | 公开(公告)日: | 2020-11-24 |
发明(设计)人: | 张晓东;张力飞;陈关州;朱坤;谭效良;廖溥昀;王铜 | 申请(专利权)人: | 湖北富瑞尔科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/32;G06T7/62;G06N3/04 |
代理公司: | 北京化育知识产权代理有限公司 11833 | 代理人: | 尹均利 |
地址: | 430000 湖北省武汉市东湖开发区武大园*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 本发明提供一种基于深度学习的遥感影像舰船轮廓提取方法,步骤包括:S1:基于卷积神经网络的目标检测方法对获取的遥感影像进行目标识别与定位,得到目标检测结果图;S2:基于全卷积网络对获取的遥感影像进行语义分割,得到与目标检测结果图对应的分割图;S3:融合目标检测结果图和与之对应的分割图,得到轮廓提取结果。本发明一方面,利用基于卷积神经网络的目标检测模型对舰船目标进行准确定位;另一方面,利用基于全卷积网络的语义分割模型对定位区域内的舰船目标进行轮廓的精确提取。可减少人工操作所带来的干扰,实现自动化与智能化遥感影像舰船轮廓提取,同时可有效提升解译的精度与效率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 深度 学习 遥感 影像 舰船 轮廓 提取 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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