[发明专利]融合地形数据与深度神经网络的高分辨率遥感影像云雪识别方法及装置有效
| 申请号： | 202111386889.8 | 申请日： | 2021-11-22 |
| 公开（公告）号： | CN113936204B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 汪左;涂征洋 | 申请（专利权）人： | 安徽师范大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 芜湖安汇知识产权代理有限公司 34107 | 代理人： | 钟雪 |
| 地址： | 241000 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开一种融合地形数据与深度神经网络的高分辨率遥感影像云雪识别方法及装置，包括如下步骤：S1、将高分辨率遥感影像输入DeepLabv3+语义分割神经网络模型中，将遥感影像对应位置的地形数据输入地形特征提取网络模型；S2、地形特征提取网络模型提取的地形特征输出至DeepLab v3+语义分割神经网络模型，与DeepLab v3+语义分割神经网络模型中的深层特征进行融合；S3、DeepLab v3+语义分割神经网络模型输出高分辨率遥感影像中的云像元和雪像元。通过地形特征提取网络融入地形特征，并在DeepLab v3+语义分割神经网络模型中引入通道注意力模块，在针对山区云雪识别的应用中，可以提高模型云雪识别精度，减少云雪互相误分的情况，同时降低了模型预测的时间。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 地形 数据 深度 神经网络 高分辨率 遥感 影像 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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