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一种基于多尺度级联残差卷积神经网络的海岸线变化检测方法

摘要

本发明公开了一种基于多尺度级联残差卷积神经网络的海岸线变化检测方法。目前对于海岸线的变化检测的传统方法具有效率低下且费时费力的缺点,所以该发明是基于深度学习的一种海岸线变化检测方法。该方法分为背景卷积神经网络模块,残差处理模块以及分割卷积神经网络模块。本文为了更好的获取到海岸线的变化检测结果,添加了残差处理模块,并将残差处理模块处理后的结果深度连接到分割卷积神经网络模块中,实现特征融合,提取到更多的特征信息,来达到更好变化检测的效果。

著录项

  • 公开/公告号CN114581363A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-06-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 电子科技大学长三角研究院(湖州);

    申请/专利号CN202111478910.7

  • 申请日2021-12-04

  • 分类号G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/194;

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 313001 浙江省湖州市西塞山路819号南太湖科技创新综合体B1幢

  • 入库时间 2023-06-19 15:32:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-06-03

    公开

    发明专利申请公布

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