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一种基于深度神经网络的滑坡地形检测方法

摘要

本发明提供了一种基于深度神经网络的滑坡地形检测方法,采集滑坡遥感影像、数字高程模型数据,获取滑坡具体范围坐标并生成滑坡标注图;对滑坡遥感影像、数字高程模型和滑坡标注图作数据预处理;构建以DeepLab V3+为架构的地质特征提取模型并从遥感地形数据集中提取丰富的地质特征;融合滑坡遥感影像特征和数字高程模型特征,结合滑坡领域知识,加载地质特征参数,在DeepLab V3+架构基础上实现地形分割模型,完成像素级别粒度的滑坡地形分割,达到滑坡地形检测的目的。

著录项

  • 公开/公告号CN111223183A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-06-02

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国地质环境监测院;

    申请/专利号CN201911112833.6

  • 申请日2019-11-14

  • 分类号G06T17/05(20110101);

  • 代理机构11251 北京科迪生专利代理有限责任公司;

  • 代理人邓治平

  • 地址 100081 北京市海淀区大慧寺20号

  • 入库时间 2023-12-17 09:21:04

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T17/05 申请日:20191114

    实质审查的生效

  • 2020-06-02

    公开

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