[发明专利]一种基于深度学习的水体识别方法、系统和介质有效
| 申请号： | 202110297122.1 | 申请日： | 2021-03-19 |
| 公开（公告）号： | CN112949550B | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 吴樊;李娟娟;王超;张红;张波 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/26;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金信知识产权代理有限公司 11225 | 代理人： | 张放 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开涉及一种基于深度学习的水体识别方法、系统和介质。其中所述方法包括：步骤S1、获取水体样本集，利用所述水体样本集中的图像通过训练来获取用于识别所述水体的网络模型，所述网络模型为U型全卷积神经网络模型，包括降采样卷积编码层和上采样卷积编码层，各个卷积编码层通过ResNet残差结构连接；步骤S2、接收待识别的水体图像，并对所述水体图像进行预处理，所述水体图像为中分辨率大区域SAR图像；以及步骤S3、利用所述网络模型对经预处理的水体图像进行识别。所述方法通过构建稳健的水体识别网络模型，从而实现高精度、自动化地水体识别和多时相监测。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 水体 识别 方法 系统 介质 | ||
【主权项】：
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