[发明专利]基于生成对抗网络数据扩充策略的滑坡识别方法及装置在审
| 申请号： | 202310462622.5 | 申请日： | 2023-04-24 |
| 公开（公告）号： | CN116612383A | 公开（公告）日： | 2023-08-18 |
| 发明（设计）人： | 陈涛;刘桐;吕良;王青叶;李欣然 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/0475;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/094 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 吴晓茜 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于生成对抗网络数据扩充策略的滑坡识别方法及装置，包括：获取多源数据集并进行预处理，提取滑坡致灾因子，对滑坡致灾因子进行预处理、滑坡标签制作后，构建滑坡样本库；将预处理后的滑坡致灾因子及滑坡标签进行图层叠加后，通过影像立方体制作一维阵列数据，并划分为训练集和测试集；将训练集中的滑坡数据分批次输入网络中进行训练，完成少数类样本扩充，并将扩充后的样本加入原始训练集中构成平衡数据集；将平衡数据集输入至后端机器学习分类模型中进行训练，使用训练产生的最优模型对测试集进行测试，获得滑坡预测结果。本发明解决了数据集中类间不平衡的问题，并可使滑坡识别边界更加清晰完整，提高滑坡目标识别的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 生成 对抗 网络 数据 扩充 策略 滑坡 识别 方法 装置 | ||
【主权项】：
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