[发明专利]基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像分类方法及系统在审
| 申请号： | 201911024275.8 | 申请日： | 2019-10-25 |
| 公开（公告）号： | CN111008642A | 公开（公告）日： | 2020-04-14 |
| 发明（设计）人： | 张晓东;陈关州;谢义娟;王庆;戴凡;龚元夫;朱坤 | 申请（专利权）人： | 湖北富瑞尔科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | 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： | 易滨 |
| 地址： | 430000 湖北省武汉市东湖开发区武大园*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于卷积神经网络的高分辨率遥感影像分类方法及系统，其方法包括：首先对遥感影像进行预处理，并对预处理后的遥感影像进行分割；然后对各个分割图像进行处理，以将所有的所述分割图像均处理为卷积神经网络可以接受的固定大小输入格式的图像对象；进而构建双输入并行的卷积神经网络，并对其进行训练，得到训练好的卷积神经网络；最后采用训练好的卷积神经网络对实际的遥感图像进行分类。本发明的有益效果是：使用最小外接矩形掩膜的方式处理不规则影像对象，将影像对象的几何形状信息和光谱、颜色等其他信息分开学习；提出了多输入并行卷积神经网络；减少人工干扰带来的误差，提高遥感影像分类的智能化程度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 高分辨率 遥感 影像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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