[发明专利]一种基于深度学习的地理空间信息变化检测分类方法及系统在审
| 申请号： | 202210674204.8 | 申请日： | 2022-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN114973019A | 公开（公告）日： | 2022-08-30 |
| 发明（设计）人： | 吴磊;孙世山;尹治平 | 申请（专利权）人： | 苏州深蓝空间遥感技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/26;G06V10/46;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇信合知识产权代理有限公司 11335 | 代理人： | 王维新 |
| 地址： | 215500 江苏省苏州市常*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的地理空间信息变化检测分类方法，包括以下步骤：基于深度学习语义分割与变化检测方法生成编译‑解译结构的多层次多维度网络模型；构建了数据清洗预处理并分割聚类生成样本数据集的方法；基于迁移学习技术，架构迁移学习框架，应用新的数据集在基础模型上通过训练自动化快速地更新修正模型，生成融合模型应用于新的地理空间信息变化检测与分类领域。本发明还公开了一种基于深度学习的地理空间信息变化检测分类系统。本发明基于基础模型、样本数据利用迁移学习技术对基础模型再训练，获得适应于不同领域、不同场景的地理空间信息变化检测及分类的动态成长模型，提高了精度与效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 地理 空间 信息 变化 检测 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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