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一种基于特征融合的深度学习SAR影像溢油区识别方法

摘要

本发明公开了一种基于特征融合的深度学习SAR影像溢油区识别方法,包括:利用ToZero阈值分割方法进行全局特征提取;将全局特征与源数据进行融合;利用卷积神经网络对融合的数据进行高维特征提取,并记录池化过程中最大值的位置;反卷积利用记录的最大值位置特征将高维小尺寸特征恢复到原图像尺寸;获得图像分割的结果。本发明的方法提高了原模型分割准确率并且降低了过拟合现象,提供了一种新型的提高模型识别精度的方法。

著录项

  • 公开/公告号CN113570589B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-04-19

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 河海大学;

    申请/专利号CN202110884686.5

  • 发明设计人 范永磊;芮小平;张光远;徐锡杰;

    申请日2021-08-03

  • 分类号G06T7/00;G06T7/136;G06V10/26;G06V10/44;G06V10/764;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;

  • 代理机构成都方圆聿联专利代理事务所(普通合伙);

  • 代理人李鹏

  • 地址 211100 江苏省南京市江宁区佛城西路8号

  • 入库时间 2022-08-23 13:29:14

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-04-19

    授权

    发明专利权授予

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