[发明专利]一种基于深度学习的大坝遥感智能检测方法有效
| 申请号： | 202110310464.2 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN113033390B | 公开（公告）日： | 2022-12-13 |
| 发明（设计）人： | 刘亚岚;任玉环;荆亚菲;余静娴 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/82;G06V10/774;G06V10/26;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉宇晨专利事务所(普通合伙) 42001 | 代理人： | 陈晓宁;王敏锋 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的大坝遥感智能检测方法，步骤是：A、收集大坝遥感影像样本，建立大坝遥感影像样本集；B、基于深度学习模型YOLOv3框架，利用轻量级网络ShuffleNet2替代原始主干网络Darknet53，对模型进行训练与测试，得到基于改进YOLOv3的大坝目标检测模型；C、以一幅大幅面遥感影像作为输入，根据分割步长进行滑动窗口分割；D、基于上述改进YOLOv3的大坝目标检测模型，对分割影像进行大坝目标检测；E、根据分割步长与检测边界框置信度，将分割影像重新合并为与原始遥感影像相同大小的影像。本发明可对光学遥感影像进行大坝目标快速智能检测，有效提高目标判读的效率，为灾害应急管理、大坝安全风险管理等提供高质量的目标检测数据。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 大坝 遥感 智能 检测 方法 | ||
【主权项】：
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