[发明专利]一种基于深度学习的遥感影像自动标注方法有效
| 申请号： | 201911332974.9 | 申请日： | 2019-12-20 |
| 公开（公告）号： | CN111079847B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 赫晓慧;李盼乐;程淅杰;邱芳冰;李志强;乔梦佳;李代栋 | 申请（专利权）人： | 郑州大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V20/70;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 郑州裕晟知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 41142 | 代理人： | 王瑞 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的遥感影像自动标注方法，包括以下步骤：将从电子地图中获取的遥感影像进行配准，获取对应遥感影像中的建筑物和道路的矢量数据；将获取的矢量数据转化为栅格影像，用于模型训练的含有噪声的数据集；通过滑动窗口将原始数据集进行剪裁，利用剪裁得到的数据集对多任务深度学习模型(MDLF)进行训练，通过对该深度神经网络进行调整，得到最优的训练模型，得到训练好的多任务深度学习模型；将待测试的遥感影像输入至深度神经网络；通过深度神经网络对测试集进行遥感影像分类输出结果，从而得到待测遥感影像的目标识别结果；本发明不需要设置大量的网络训练参数，结构简单，训练速度快。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 遥感 影像 自动 标注 方法 | ||
【主权项】：
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