[发明专利]一种面向深度学习的遥感图像目标样本生成方法在审
| 申请号： | 201910643587.0 | 申请日： | 2019-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN110334693A | 公开（公告）日： | 2019-10-15 |
| 发明（设计）人： | 王港;王敏;高峰;陈金勇 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06K9/32 |
| 代理公司： | 河北东尚律师事务所 13124 | 代理人： | 王文庆 |
| 地址： | 050081 河北省石家庄市中山西路589号中*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向深度学习的遥感图像目标样本生成方法，属于遥感技术领域。该方法包括样本切片提取、在实测遥感影像切片中标注目标的位置和类别、生成遥感图像目标样本集、基于信息熵对遥感图像目标样本集进行评价、根据评价结果对遥感图像目标样本集进行取舍等步骤。本发明具有效率高、样本描述性强、鲁棒性好等特点，适合用于可见光遥感影像的目标检测、目标定位、目标识别的样本准备预处理等应用领域。 | ||
| 搜索关键词： | 目标样本 遥感图像 遥感影像 切片 样本 预处理 遥感技术 可见光 目标定位 目标检测 目标识别 样本准备 鲁棒性 信息熵 实测 学习 | ||
【主权项】：
1.一种面向深度学习的遥感图像目标样本生成方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）通过宽幅遥感影像进行样本切片提取，获得包含目标的实测遥感影像切片；（2）在实测遥感影像切片中标注目标的位置和类别；（3）根据标注后的实测遥感影像切片，生成遥感图像目标样本集；（4）基于信息熵对步骤（3）生成的遥感图像目标样本集进行评价；（5）根据步骤（4）的评价结果对遥感图像目标样本集进行取舍，若遥感图像目标样本集不符合要求，则删除该遥感图像目标样本集，并返回步骤（3）中重新生成新的遥感图像目标样本集。
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