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无监督式的地貌分类模型训练和地貌图构建方法

摘要

本申请实施例适用于人工智能技术领域,公开了一种无监督式的地貌分类模型训练和地貌图构建方法,其中,方法包括:获取未标注的地貌样本训练数据集;使用未标注的地貌样本训练数据集对生成式对抗网络进行对抗训练,以得到生成式对抗网络输出的目标伪地貌数据;其中,目标伪地貌数据为生成式对抗网络的训练效果达到最优时输出的伪地貌数据;使用目标伪地貌数据训练预训练后的地貌分类模型;训练完成后再使用地貌分类模型进行地貌图构建。本申请实施例在地貌分类模型训练过程不用进行人工标注,直接使用未标注的样本数据进行模型训练,节省了人工标注的人力成本,降低了地貌建图的成本。

著录项

  • 公开/公告号CN110766038B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022.08.16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 深圳中科保泰空天技术有限公司;

    申请/专利号CN201910821644.X

  • 发明设计人 陈壮壮;李坚强;陈杰;曾崛;

    申请日2019.09.02

  • 分类号G06V20/10(2022.01);G06V10/764(2022.01);G06V10/774(2022.01);G06V10/82(2022.01);G06K9/62(2022.01);G06N3/08(2006.01);G09B29/00(2006.01);

  • 代理机构深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414;

  • 代理人刘永康

  • 地址 518000 广东省深圳市龙华区民治街道北站社区汇隆商务中心2号楼2515

  • 入库时间 2022-09-26 23:16:07

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