[发明专利]基于深度学习的水域特征提取方法及系统在审
| 申请号： | 202011342143.2 | 申请日： | 2020-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN112287894A | 公开（公告）日： | 2021-01-29 |
| 发明（设计）人： | 张柯楠;赵振崇 | 申请（专利权）人： | 深圳力维智联技术有限公司;南京中兴力维软件有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 深圳市恒程创新知识产权代理有限公司 44542 | 代理人： | 张小容 |
| 地址： | 518057 广东省深圳市南*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的水域特征提取方法，包括：获取待分类识别的图像，并将所述待分类识别的图像输入水域识别模型以生成水域二值图；将所述水域二值图处理为适合输入到随机森林模型的测试特征集合；获取已有的水域分类数据集，并将所述已有的水域分类数据集处理为适合输入所述随机森林模型的训练特征集合；将所述训练特征集合输入所述随机森林模型，训练得到已训练随机森林模型；将所述测试特征集合输入到所述已训练随机森林模型，得到初始分类结果集合；添加先验约束规则，采用测试特征集合对初始分类结果集合中的每一个测试特征进行优化，得到水域分类结果，解决了水域检测分类效果不佳的问题，提高水域提取结果的稳定性与精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 水域 特征 提取 方法 系统 | ||
【主权项】：
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