[发明专利]基于纹理增强卷积网络的居民区要素提取方法有效
| 申请号： | 201910845411.3 | 申请日： | 2019-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN110569790B | 公开（公告）日： | 2023-03-28 |
| 发明（设计）人： | 刘松林;张丽;高凯;徐道柱;龚辉;秦进春 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军61540部队 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/084;G06N3/048 |
| 代理公司： | 西安新思维专利商标事务所有限公司 61114 | 代理人： | 李罡 |
| 地址： | 710054 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明涉及基于纹理增强卷积网络的居民区要素提取方法，使用灰度级量化方法提取影像的纹理信息，并对其进行归一化；然后在U‑Net网络的1×1卷积层之前融合CNN特征和影像纹理信息，并使用融合后的特征继续前向传播计算损失，通过损失反向传播实现网络训练。本发明以实现居民区要素高精度提取为目标，通过构建分辨率为2米的光学卫星影像样本库，将影像纹理信息融入CNN特征，提高了语义分割结果的精度，能够有效降低模型推理结果的漏检和虚警，整体性能优于原始U‑Net网络。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 纹理 增强 卷积 网络 居民区 要素 提取 方法 | ||
【主权项】：
1.基于纹理增强卷积网络的居民区要素提取方法，其特征在于：/n包括以下步骤：/n步骤一：使用灰度级量化方法提取影像的纹理信息，并对其进行归一化；/n步骤二：在U-Net网络的1×1卷积层之前融合CNN特征和影像纹理信息，并使用融合后的特征继续前向传播计算损失，通过损失反向传播实现网络训练。/n
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于中国人民解放军61540部队，未经中国人民解放军61540部队许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201910845411.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：商品组合型sku识别方法及其装置
- 下一篇：一种高速公路防撞预警方法
