[发明专利]一种基于深度学习的城市黑臭水体遥感识别方法有效
| 申请号： | 202111103078.2 | 申请日： | 2021-09-18 |
| 公开（公告）号： | CN113792689B | 公开（公告）日： | 2022-09-09 |
| 发明（设计）人： | 李虎;陈冬花;胡国庆;邹陈 | 申请（专利权）人： | 安徽师范大学;滁州学院 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安铭泽知识产权代理事务所(普通合伙) 61223 | 代理人： | 张举 |
| 地址： | 241000*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度学习的城市黑臭水体遥感识别方法，包括：预处理高分辨率遥感影像集合，并提取波段差值指数；通过波段差值指数与预处理后的影像集合融合获取数据集；通过对数据集裁剪获取黑臭水体样本集和一般水体样本集；将黑臭水体样本集和一般水体样本集作为训练数据，采用迁移学习和Inception‑V3卷积神经网络构建并训练获得高分辨率城市黑臭水体遥感识别模型Inception‑V3_7a；将待分类高分辨率遥感影像水体样本输入高分辨率城市黑臭水体遥感识别模型Inception‑V3_7a进行分类，获得分类结果。本发明的目的在于提供一种利用Inception‑V3卷积神经网络的改进模型进行城市黑臭水体遥感识别的方法，其适用城市更加广泛。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 城市 水体 遥感 识别 方法 | ||
【主权项】：
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