[发明专利]基于卷积神经网络与类别热力图的滑坡遥感信息提取方法有效
| 申请号： | 202110731979.X | 申请日： | 2021-06-29 |
| 公开（公告）号： | CN113408462B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 慎利;邓旭;鄢薪;徐柱 | 申请（专利权）人： | 西南交通大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V20/70;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/778;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都君合集专利代理事务所(普通合伙) 51228 | 代理人： | 尹新路 |
| 地址： | 610000 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本申请涉及一种基于卷积神经网络与类别热力图的滑坡遥感信息提取方法，高分辨率遥感影像中滑坡尺度差异巨大，且与其它地物的光谱混淆问题严重。现有基于卷积神经网络(CNN)的滑坡场景解译方法难以精确定位滑坡边界，基于全卷积神经网络(FCN)的像素级滑坡信息提取方法需要人工勾绘大量的样本。本申请针对以上问题，以类别热力图为桥梁，提出一种弱监督滑坡灾害信息提取框架：首先，本申请设计了一种耦合注意力机制与多层次、多尺度特征的分类网络模型学习滑坡和非滑坡场景，进而获取高质量的滑坡场景类别热力图；其次，利用从类别热力图获取的像素级伪标签训练语义分割网络，进而实现遥感影像中高精度的像素级滑坡灾害信息提取。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 类别 力图 滑坡 遥感 信息 提取 方法 | ||
【主权项】：
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