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融合地形数据与深度神经网络的高分辨率遥感影像云雪识别方法及装置

摘要

本发明公开一种融合地形数据与深度神经网络的高分辨率遥感影像云雪识别方法及装置,包括如下步骤:S1、将高分辨率遥感影像输入DeepLabv3+语义分割神经网络模型中,将遥感影像对应位置的地形数据输入地形特征提取网络模型;S2、地形特征提取网络模型提取的地形特征输出至DeepLab v3+语义分割神经网络模型,与DeepLab v3+语义分割神经网络模型中的深层特征进行融合;S3、DeepLab v3+语义分割神经网络模型输出高分辨率遥感影像中的云像元和雪像元。通过地形特征提取网络融入地形特征,并在DeepLab v3+语义分割神经网络模型中引入通道注意力模块,在针对山区云雪识别的应用中,可以提高模型云雪识别精度,减少云雪互相误分的情况,同时降低了模型预测的时间。

著录项

  • 公开/公告号CN113936204A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-01-14

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 安徽师范大学;

    申请/专利号CN202111386889.8

  • 发明设计人 汪左;涂征洋;

    申请日2021-11-22

  • 分类号G06V20/00(20220101);G06V10/26(20220101);G06V10/44(20220101);G06V10/46(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构34107 芜湖安汇知识产权代理有限公司;

  • 代理人钟雪

  • 地址 241000 安徽省芜湖市弋江区花津南路安徽师范大学

  • 入库时间 2023-06-19 13:54:12

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-04-07

    授权

    发明专利权授予

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