[发明专利]一种基于深度U-Net模型的遥感图像海冰识别方法有效
| 申请号： | 202010978171.7 | 申请日： | 2020-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN112102324B | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 任沂斌;李晓峰;高乐;刘颖洁;张旭东 | 申请（专利权）人： | 中国科学院海洋研究所 |
| 主分类号： | G06T7/10 | 分类号： | G06T7/10;G06T7/60;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 青岛海昊知识产权事务所有限公司 37201 | 代理人： | 刘艳青 |
| 地址： | 266071*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度U‑Net模型的遥感图像海冰识别方法，首先构建遥感图像海冰训练数据集：对遥感图像进行预处理，再根据现有的海冰相关数据，对遥感图像进行海冰标注，得到真值图像；将遥感图像和真值图像进行切片，得到遥感图像海冰训练数据集；再构建基于深度U‑Net的遥感图形海冰识别模型：以U‑Net模型为基本结构，引入双注意力机制；最后进行模型训练。本发明提出一种全新的遥感图像海冰识别方法‑深度双注意力U‑Net模型，无需手动选取特征，可接受遥感图像为输入，自动识别海冰；双注意力机制进一步增强海冰和海水特征的表征能力，加强了对精细海冰对象的识别能力，提高了海冰识别精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 net 模型 遥感 图像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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