[发明专利]一种基于深度学习的滑坡灾害自动识别方法及系统有效
| 申请号： | 202211437540.7 | 申请日： | 2022-11-17 |
| 公开（公告）号： | CN115661681B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 杨邦会;王玉柱;李京;刘利 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 重庆律知诚专利代理事务所(普通合伙) 50281 | 代理人： | 殷兴旺;王俊超 |
| 地址： | 100094*** | 国省代码： | 北京;11 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及地质灾害识别技术领域，具体涉及一种基于深度学习的滑坡灾害自动识别方法及系统，用于解决现有技术中识别流程复杂、效率低和滑坡具体区域范围提取不明显等问题，所述方法包括如下步骤：获取包含滑坡的遥感影像；对所述遥感影像进行预处理，得到预处理后的数据；将所述预处理后的数据按划分比例划分为预备训练集、验证集和测试集；对所述预备训练集进行数据扩充得到训练集；利用所述训练集、所述验证集和所述测试集完成对卷积神经网络的训练，使用P ReLu来代替ReLu作为所述卷积神经网络中的激活函数，所述卷积神经网络包括K‑Net+PSP‑Net网络模型；使用训练后的所述卷积神经网络识别滑坡灾害。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 滑坡 灾害 自动识别 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国科学院空天信息创新研究院，未经中国科学院空天信息创新研究院许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202211437540.7/，转载请声明来源钻瓜专利网。
