[发明专利]一种基于特征融合的深度学习SAR影像溢油区识别方法有效
| 申请号： | 202110884686.5 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113570589B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 范永磊;芮小平;张光远;徐锡杰 | 申请（专利权）人： | 河海大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/136;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙) 51241 | 代理人： | 李鹏 |
| 地址： | 211100 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于特征融合的深度学习SAR影像溢油区识别方法，包括：利用ToZero阈值分割方法进行全局特征提取；将全局特征与源数据进行融合；利用卷积神经网络对融合的数据进行高维特征提取，并记录池化过程中最大值的位置；反卷积利用记录的最大值位置特征将高维小尺寸特征恢复到原图像尺寸；获得图像分割的结果。本发明的方法提高了原模型分割准确率并且降低了过拟合现象，提供了一种新型的提高模型识别精度的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 融合 深度 学习 sar 影像 溢油 识别 方法 | ||
【主权项】：
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