[发明专利]基于大尺度深度卷积神经网络的遥感图像蓝顶房检测方法在审
| 申请号： | 202010934958.3 | 申请日： | 2020-09-08 |
| 公开（公告）号： | CN112016511A | 公开（公告）日： | 2020-12-01 |
| 发明（设计）人： | 李朋龙;丁忆;马泽忠;敖影;钱进;朱智勤;李鹏华;肖禾;陈静;刘建;欧其健;陈培恩;陈甲全;李政;杨光谱 | 申请（专利权）人： | 重庆市地理信息和遥感应用中心 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆飞思明珠专利代理事务所(普通合伙) 50228 | 代理人： | 刘念芝 |
| 地址： | 400020 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于大尺度深度卷积神经网络的遥感图像蓝顶房检测方法，包括步骤：获取训练数据集并进行标注；构建包含特征提取网络、上下文增强模块、目标区域生成网络、空间注意模块、池化层、目标检测模块的网络模型；输入标注后的训练数据集训练网络模型；将待检测的遥感图像输入已训练好的网络模型，得到蓝顶房的检测结果。其显著效果是：通过将深度特征提取、目标候选区生成、锚框生成、上下文增强、空间注意力机制、目标检测过程都融入到一个端到端的深度网络模型中，对于多尺度的遥感图像蓝顶房的检测，能够达到良好的检测效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 深度 卷积 神经网络 遥感 图像 蓝顶房 检测 方法 | ||
【主权项】：
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