[发明专利]基于特征融合与SVM的极化SAR溢油检测方法有效
| 申请号： | 201911094691.5 | 申请日： | 2019-11-11 |
| 公开（公告）号： | CN110991257B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 宋冬梅;王斌;甄宗晋;任慧敏;崔建勇;许明明 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/77;G06V10/774;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京盛询知识产权代理有限公司 11901 | 代理人： | 张海青 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于特征融合与SVM的极化SAR溢油检测方法，包括以下步骤：构建Pol‑SAR数据块，然后构建溢油样本数据集；搭建CNN网络，并从Pol‑SAR数据中抽取训练样本对CNN网络模型进行训练；利用训练好的CNN网络模型，对Pol‑SAR数据进行深度特征提取，提取高层次的特征；将不同的高层次的特征进行融合，利用带有RBF核函数的SVM分类器进行分类；本发明方法避免了传统方法需要手动提取并选择特征的复杂过程，能够有效的减少相干斑噪声的影响，减少溢油检测的虚警率，提取出CNN网络的两层高层特征，通过PCA降维对两层特征进行特征融合，可以有效地区分溢油与生物油膜，提高溢油检测精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 特征 融合 svm 极化 sar 溢油 检测 方法 | ||
【主权项】：
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