[发明专利]一种基于深度学习的道路灾情遥感智能检测方法在审
| 申请号： | 202110402700.3 | 申请日： | 2021-04-14 |
| 公开（公告）号： | CN112990100A | 公开（公告）日： | 2021-06-18 |
| 发明（设计）人： | 刘亚岚;任玉环;余静娴 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科迪生专利代理有限责任公司 11251 | 代理人： | 张乾桢 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的道路灾情遥感智能检测方法，包括以下步骤：A、图像预处理：对遥感影像进行辐射定标、大气校正、几何校正、正射校正、图像配准；B、建立道路缓冲区：根据道路矢量数据，依据图像分辨率建立基于道路宽度3‑4倍区域作为道路缓冲区；C、影像掩膜：根据建立的道路缓冲区，对遥感影像进行掩膜处理；D、影像块裁切：将掩膜后的遥感影像裁切成多个影像块；E、影像块预测：将裁剪好的影像块即有效影像块输入到训练好的YOLOV3网络中，预测其属于道路不同损毁类别的概率；F、影像块合并：将进行预测之后的影像块进行合并，生成原始尺寸大小的影像结果图。本发明方法操作方便易行，得到了准确的道路灾情检测分布结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 道路 灾情 遥感 智能 检测 方法 | ||
【主权项】：
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