[发明专利]基于U-Net神经网络的土地利用类型识别方法在审
| 申请号： | 202011236409.5 | 申请日： | 2020-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN112329647A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 黄进;李及人;李建为;李剑波;张志鸿;张思源 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/46;G06K9/62 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 李鹏 |
| 地址： | 611756 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于U‑Net神经网络的土地利用类型识别方法，包括以下步骤：S1:对输入卫星图片进行切割；S2:将切割后标准大小图片分别输入UNET网络；S3:将图片进行特征提取；S4:将提取特征进行上采样还原；S5:将还原结果进行SOFTMAX分类；S6:将图片分类结果输出为PNG格式图片。本发明提供的提高对少量样本训练后识别该土地利用类型的准确度；使用的UNET网络参数量只有7.76M，提高了识别速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 net 神经网络 土地利用类型 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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