[发明专利]一种基于双分支网络模型的云检测方法有效
| 申请号： | 202310278503.4 | 申请日： | 2023-03-21 |
| 公开（公告）号： | CN115984714B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 马楠;周成虎;孙林;董传祥 | 申请（专利权）人： | 山东科技大学;中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/26;G06V10/40;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 安徽潍达知识产权代理事务所(普通合伙) 34166 | 代理人： | 朱明英 |
| 地址： | 266000 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号*** | 国省代码： | 山东;37 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本申请涉及遥感图像处理技术领域，提出了一种基于双分支网络模型的云检测方法，包括以下步骤：构建云检测数据集并设计TransDiffNet云检测模型；基于TransDiffNet云检测模型预测，输入遥感影像表观反射率和差异特征，获得遥感影像云检测结果，本方案弥补纯卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）结构获取全局信息的缺失和纯Transformer结构捕获空间细节特征的不足，减少云与明亮地表特征的混淆以及薄云遗漏，提高云检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分支 网络 模型 检测 方法 | ||
【主权项】：
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