[发明专利]一种基于神经网络模型的遥感图像水体区域提取方法有效
| 申请号： | 202110651847.6 | 申请日： | 2021-06-11 |
| 公开（公告）号： | CN113343861B | 公开（公告）日： | 2023-09-05 |
| 发明（设计）人： | 张微;马梦婷 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/44;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 傅朝栋;张法高 |
| 地址： | 310058 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于神经网络模型的遥感图像水体区域提取方法，属于遥感图像处理领域。本发明的核心在于设计了一个基于ResNet的多孔卷积金字塔模型的语义分割网络(ResASPN)，用于作为水体提取模型。该网络模型具备一定的优势，基本框架可以概括为：第一，在特征提取部分使用ResNet网络,增强了网络的特征提取能力；第二，网络中使用了多孔卷积金字塔模型，其中的多孔卷积金字塔池化结构能够对图像中任意尺度的区域进行准确的分类，最终使模型具有提取多尺度信息的能力。本发明能够实现遥感图像水体区域的自动提取，且其准确率相对于现有技术而言得到了明显提升。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 神经网络 模型 遥感 图像 水体 区域 提取 方法 | ||
【主权项】：
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