一种基于深度学习生成单向河道高精度二维地形的方法

摘要

本发明提供一种基于深度学习生成单向河道高精度二维地形的方法，根据已有其他河道测量资料和目标河道图像、上游和下游断面资料，基于深度学习根据目标河道特征对已有河道测量资料进行预处理，建立已有河道资料的图像集、河道数据集和两者的一一映射关系，提出河道象限分类的方法并利用深度学习下卷积神经网络对已有河道图像集进行分类，利用关键点检测CPM对河道岸线图像进行训练，并将使用训练后的模型进行目标河道的关键点识别，匹配与目标河道形态近似的若干备选河道集，最后在备选河道集以断面形态匹配最为相近的两条河道，利用相似比例对两条河道对应的地形散点数据进行缩放重构，经平滑后即为目标河道的高精度二维地形散点数据。