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基于级联深度卷积神经网络的分区滑坡检测系统及方法

摘要

本发明公开了一种基于级联深度卷积神经网络的分区滑坡检测系统及方法。所述分区滑坡检测方法中包括用于获取滑坡灾害图像的图像采集模块,用于构建和存储不同属性、不同区域滑坡灾害图像样本的数据库模块,用于预处理图像、构建图像金字塔、确定各区域相应区域系数的滑坡检测模型筹备模块,用于生成不同区域对应的滑坡灾害识别检测模型的滑坡检测模型生成模块,其中包括可视化DLNet检测器生成优化模块和多层级联深度卷积神经网络检测模型模块。本发明将人工智能技术与滑坡灾害识别相结合,利用滑坡灾害的区域共性,针对不同区域生成检测模型;构建级联特性的深度卷积神经网络,既实现了智能化解译滑坡灾害,也提升了滑坡灾害识别准确率。

著录项

  • 公开/公告号CN111898419A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西安交通大学;

    申请/专利号CN202010556136.6

  • 发明设计人 许领;雷捷扬;苑超;张静逸;

    申请日2020-06-17

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/40(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构61200 西安通大专利代理有限责任公司;

  • 代理人闵岳峰

  • 地址 710049 陕西省西安市咸宁西路28号

  • 入库时间 2023-06-19 08:00:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-10-25

    授权

    发明专利权授予

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