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一种基于深度学习的自然资源要素变化检测方法

摘要

本发明提供了一种基于深度学习的自然资源要素变化检测方法,包括:获取两幅同一区域不同时间内的待检测图像;训练自然资源要素识别分割模型;根据自然资源要素识别分割模型对待检测图像中的自然资源要素分别进行自然资源要素识别与分割,得到自然资源要素分割图;对自然资源要素分割图进行自然资源要素合并处理,得到自然资源要素合并图;对自然资源要素合并图中的自然资源要素进行要素重复检测与重复要素剔除,得到自然资源要素变化图;其中,自然资源要素分割图中包括多个自然资源要素区域;自然资源要素合并图包括:自然资源要素分割图上图层和自然资源要素分割图下图层。

著录项

  • 公开/公告号CN113362286B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 江苏星月测绘科技股份有限公司;

    申请/专利号CN202110562234.5

  • 发明设计人 王淑娟;

    申请日2021-05-24

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06T7/11(20170101);G06T5/50(20060101);G06T7/62(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);G06V10/764(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);

  • 代理机构11399 北京冠和权律师事务所;

  • 代理人赵银萍

  • 地址 224000 江苏省盐城市经济技术开发区东环南路69号研发楼园1号楼209室

  • 入库时间 2022-08-23 13:03:21

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