[发明专利]一种基于弱监督深度学习的空间分辨率增强方法、终端设备和计算机可读存储介质有效
| 申请号： | 202110254785.5 | 申请日： | 2021-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN112862809B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 李军;于秋童;马凌飞;李海峰 | 申请（专利权）人： | 中央财经大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T5/00;G06V10/26;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 耿慧敏;朱伟军 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供了一种基于弱监督深度学习的空间分辨率增强方法，对第一图像进行预处理得到第一精细图像；对第二图像进行预处理得到第二精细图像，对第二精细图像进行数据增强，得到第二数据增强样本；对土地覆盖图进行基于弱监督的标签更新得到标签增强数据；对第一精细图像的空间分辨率进行增强得到第一数据增强样本；将第一精细图像、所述第二精细图像、所述第一数据增强样本、所述第二数据增强样本和所述标签增强数据输入深度卷积神经网络进行训练得到弱监督深度卷积神经网络；将土地覆盖图输入弱监督深度卷积神经网络得到空间分辨率增强的土地覆盖图。通过使用弱监督深度卷积神经网络(CNN)来增强每日低空间分辨率的土地覆盖图。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 深度 学习 空间 分辨率 增强 方法 终端设备 计算机 可读 存储 介质 | ||
【主权项】：
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