[发明专利]基于级联深度卷积神经网络的分区滑坡检测系统及方法有效
| 申请号： | 202010556136.6 | 申请日： | 2020-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN111898419B | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 许领;雷捷扬;苑超;张静逸 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06V10/30 | 分类号： | G06V10/30;G06V20/17;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 闵岳峰 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于级联深度卷积神经网络的分区滑坡检测系统及方法。所述分区滑坡检测方法中包括用于获取滑坡灾害图像的图像采集模块，用于构建和存储不同属性、不同区域滑坡灾害图像样本的数据库模块，用于预处理图像、构建图像金字塔、确定各区域相应区域系数的滑坡检测模型筹备模块，用于生成不同区域对应的滑坡灾害识别检测模型的滑坡检测模型生成模块，其中包括可视化DLNet检测器生成优化模块和多层级联深度卷积神经网络检测模型模块。本发明将人工智能技术与滑坡灾害识别相结合，利用滑坡灾害的区域共性，针对不同区域生成检测模型；构建级联特性的深度卷积神经网络，既实现了智能化解译滑坡灾害，也提升了滑坡灾害识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 级联 深度 卷积 神经网络 分区 滑坡 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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