[发明专利]基于多尺度特征融合网络的遥感影像云与云阴影检测方法有效
| 申请号： | 202010545643.X | 申请日： | 2020-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN111797712B | 公开（公告）日： | 2023-09-15 |
| 发明（设计）人： | 张秀再;胡敬锋;周丽娟 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/774;G06T7/00;G06V10/82;G06V10/80;G06V10/764;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 汤金燕 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度特征融合网络的遥感影像云与云阴影检测方法，通过构建包括多个遥感影像图片的训练集，制作训练集的遥感影像图片中各个像素点的标签，使标签形成与遥感影像图片对应的掩模图像，将掩模图像和遥感影像图片输入监督网络进行训练，在监督网络的代价函数损失收敛、趋于平稳，且训练集的各项指标均取得最高值时，经过50个epoch保存最优模型并自动停止训练，得到检测模型，采用检测模型测试集中的待测图像进行云与云阴影检测，以快速高效地对待测图像中的云与云阴影进行相应检测，可以提高相应检测结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 特征 融合 网络 遥感 影像 阴影 检测 方法 | ||
【主权项】：
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