[发明专利]一种基于FasterR-CNN的水系信息提取算法在审
| 申请号： | 202111413901.X | 申请日： | 2021-11-25 |
| 公开（公告）号： | CN114140698A | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 高德民;孙雪莹 | 申请（专利权）人： | 南京林业大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/34;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京联卓知识产权代理有限公司 32597 | 代理人： | 袁慧 |
| 地址： | 210037 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于FasterR‑CNN的水系信息提取算法，属于机械学习领域。本发明先对采集的数据进行预处理，然后根据水系的类型进行分类，采用专门软件对图像进行标注，建立相应的样本数据库，之后将训练用的样本数据输入至构建好的Faster R‑CNN网络中，通过调整参数，对整个网络进行深度学习。最后对训练好的网络进行测试，对于所识别出的水系，算法确定其边界框之后，进一步引用CNN中AlexNet迁移学习并结合形态学方面算法，对水系进行后续处理，提取水系的形态，得到水系的图像内水系的长度宽度。最后通过引入的F1分数指标降低其误检率，适用于各种水系场景。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 fasterr cnn 水系 信息 提取 算法 | ||
【主权项】：
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