[发明专利]滑坡体识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质在审
| 申请号： | 202210158353.9 | 申请日： | 2022-02-21 |
| 公开（公告）号： | CN114663749A | 公开（公告）日： | 2022-06-24 |
| 发明（设计）人： | 钟宇峰 | 申请（专利权）人： | 北京箩筐时空数据技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人： | 黄耀威 |
| 地址： | 100600 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种滑坡体识别模型的训练方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：获取原始数据，其中，所述原始数据包括高分影像和DEM数据；将所述原始数据转化为图结构数据，其中，所述图结构数据包括图节点矩阵和连接矩阵；构建并初始化图神经网络模型；将所述图结构数据输入至所述图神经网络模型中进行训练，得到滑坡体识别模型。本申请结合遥感领域的研究，将面向对象的思想延伸至遥感语义分割，同时采用图卷积的思想，能够加强超像素块之间的空间表征能力，实现了遥感影像的超像素分割，并将面向像元的识别问题转化为面向对象的识别问题，显著提高了滑坡体的识别精度，实用性强。 | ||
| 搜索关键词： | 滑坡 识别 模型 训练 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
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