[发明专利]一种面向遥感影像增量数据的建筑物特征学习方法在审
| 申请号： | 202110477221.8 | 申请日： | 2021-04-29 |
| 公开（公告）号： | CN113139487A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 陈奇;李欣园;张远谊 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 万文广 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向遥感影像增量数据的建筑物特征学习方法，首先从初始存量数据中筛选并构建典型样本库，同时基于初始模型参数生成和构建与之相对应的典型特征库；将新增数据样本与典型样本库样本一并训练，获得优化模型参数，新旧数据分别采用交叉熵和特征匹配方法估计损失；训练完成后，根据一定准则选取新增数据训练样本对典型样本库和特征库进行更新和替换；随新数据的不断增加，对模型的建筑物特征提取参数进行持续优化和迭代。本发明能够高效地对模型参数进行优化，在适应新数据特性的同时维持对旧数据特性的适应性，在大幅缩短训练时间的前提下达到与混合所有新旧样本重新训练模型相接近的效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 遥感 影像 增量 数据 建筑物 特征 学习方法 | ||
【主权项】：
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