[发明专利]基于时空深度学习融合技术的农作物全自动化分类方法有效
| 申请号： | 202110279564.3 | 申请日： | 2021-03-16 |
| 公开（公告）号： | CN112861802B | 公开（公告）日： | 2022-09-27 |
| 发明（设计）人： | 顾玲嘉;杨舒婷;任瑞治 | 申请（专利权）人： | 吉林大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/26;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/08;G06N3/04 |
| 代理公司： | 吉林省中玖专利代理有限公司 22219 | 代理人： | 李泉宏 |
| 地址： | 130012 吉林省长春市*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于时空深度学习融合技术的农作物全自动化分类方法，属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域。本发明目的是解决现有高分辨率遥感影像在对农作物分类中存在的地物边界模糊或椒盐噪声现象、算法复杂度高且时间开销大、忽略特征信息对作物识别结果的影响，以及目前深度学习方法无法对高分辨率遥感影像进行及时、准确的农作物识别等问题。本发明提出全自动化的训练样本选择方法，融合地理信息的Geo‑3D CNN网络与Geo‑Conv1D网络，并采用Active Learning策略实现两种分类方法分类结果的融合。利用本发明提出的基于时空深度学习融合技术的农作物全自动化分类方法可以实现对大面积农作物的高效、准确的识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 时空 深度 学习 融合 技术 农作物 自动化 分类 方法 | ||
【主权项】：
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