[发明专利]一种基于AT-EnFCM-SCNN的灾害环境特征提取方法在审
| 申请号： | 202111537080.0 | 申请日： | 2021-12-13 |
| 公开（公告）号： | CN114202536A | 公开（公告）日： | 2022-03-18 |
| 发明（设计）人： | 胡燕祝;王松;洪昀 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/11;G06T5/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/82 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及基于AT‑EnFCM‑SCNN的灾害环境特征提取方法，是一种对灾害环境进行特征提取的方法，属于图像处理和机器学习领域，其特征在于采用如下步骤：(1)确定梯度图像的多尺度开重建；(2)确定聚类中心；(3)计算隶属度；(4)确定是否达到迭代条件；(5)确定卷积神经网络的损失函数。本发明有效的解决了传统灾害环境图像分割形态单一，需要大量训练样本的问题，提供了更多的局部空间信息，较好的改进了预分割性能，有效的改善了传统灾害识别图像处理中噪声干扰与过度分割的问题，克服了单一尺度下目标提取不完整，有效的保证了较大全局目标的正确提取。为灾害环境信息特征提取域提供了一种拥有较高提取准确率的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 at enfcm scnn 灾害 环境 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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