[发明专利]一种基于深度学习和多目遥感影像的地物深度预测方法有效
| 申请号： | 202110420155.0 | 申请日： | 2021-04-19 |
| 公开（公告）号： | CN113139661B | 公开（公告）日： | 2023-05-30 |
| 发明（设计）人： | 石茜;李学章;刘小平 | 申请（专利权）人： | 中山大学 |
| 主分类号： | G06T17/00 | 分类号： | G06T17/00;G06N20/00;G06N3/08;G01C11/04 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 刘俊 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习和多目遥感影像的地物深度预测方法，包括以下步骤：S1：利用无人机实际拍摄获取待预测数据，利用仿真扩充方法获取训练数据，将待预测数据和训练数据进行预处理；S2：将预处理后的训练数据和待预测数据进行单应性变换；S3：将变换后的训练数据输入至深度学习模型中对模型进行训练；S4：将变换后的待预测数据输入至训练好的深度学习模型中，输出地物深度。本发明利用深度学习模型和多目遥感影像技术结合，充分利用深度学习的特征提取与模型泛化优势，提高了地物深度预测的效率和精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 遥感 影像 地物 预测 方法 | ||
【主权项】：
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