[发明专利]一种基于深度学习的建筑垃圾遥感影像识别方法在审
| 申请号： | 202110785190.2 | 申请日： | 2021-07-12 |
| 公开（公告）号： | CN113537033A | 公开（公告）日： | 2021-10-22 |
| 发明（设计）人： | 颜子健;董静薇 | 申请（专利权）人： | 哈尔滨理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨三目知识产权代理事务所(普通合伙) 23214 | 代理人： | 刘冰;冯庆柱 |
| 地址： | 150001 黑龙江省哈*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于深度学习的建筑垃圾遥感影像识别方法，属于遥感图像识别领域。现有的遥感图像识别方法易受干扰，且这些不能挖掘整体信息，导致识别精度低。一种基于深度学习的建筑垃圾遥感影像识别方法，对获取的遥感图像进行预处理，得到遥感图像数据集；对遥感图像数据集样本进行扩充，在神经网络的第七层加入L2正则化惩罚项，利用扩充后的数据集对加入L2正则化惩罚项的网络模型进行训练，获取目标识别模型；通过计算DeepLab的语义分割方法中真实值和预测值两个集合的交集和并集之mIOU比，实现语义分割算法的改进；利用改进的识别模型以及算法进行图像识别。本发明方法识别精度稿，可以监测违规堆放的处理进度，实现动态跟踪监测净化城市环境。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 建筑 垃圾 遥感 影像 识别 方法 | ||
【主权项】：
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