[发明专利]基于深度学习分割网络的地物目标识别方法和装置在审
| 申请号： | 202011262998.4 | 申请日： | 2020-11-12 |
| 公开（公告）号： | CN112101309A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 严华;李林锦;刘建明;杨晓冬;张丽莎 | 申请（专利权）人： | 北京道达天际科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京华专卓海知识产权代理事务所(普通合伙) 11664 | 代理人： | 王一 |
| 地址： | 100085 北京市海*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供了基于深度学习分割网络的地物目标识别方法和装置。所述方法包括：获取当前遥感影像，所述当前遥感影像包括多个待识别的地物目标；将所述当前遥感影像输入预先训练的地物目标识别模型；根据对遥感影像的识别结果及对应的概率输出从所述当前遥感影像中识别出的地物目标。以此方式，能够对卫星遥感影像进行图像语义分割，并且能够提高分割精度和分割后的目标完整度，使得分割后的目标更加完整，边缘更加平整。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 分割 网络 地物 目标 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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