[发明专利]基于多尺度特征反卷积的超分辨率建筑物精细识别方法有效
| 申请号： | 202110747982.0 | 申请日： | 2021-07-02 |
| 公开（公告）号： | CN113469052B | 公开（公告）日： | 2022-01-11 |
| 发明（设计）人： | 张滔;李朋龙;丁忆;马泽忠;李晓龙;罗鼎;肖禾;文力;李胜;王亚林;敖影;段松江;曾攀;舒文强;贾雯 | 申请（专利权）人： | 重庆市地理信息和遥感应用中心 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/774;G06N3/04;G06N3/08;G06T7/10 |
| 代理公司： | 重庆飞思明珠专利代理事务所(普通合伙) 50228 | 代理人： | 李宁 |
| 地址： | 400000 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多尺度特征反卷积的超分辨率建筑物精细识别方法，包括步骤：制作训练样本集；构建包括编码器模块、解码器模块、多尺度特征反卷积模块、特征融合模块与类别判定模块的超分辨率语义分割卷积神经网络；输入所述训练样本集对超分辨率语义分割卷积神经网络进行训练；采用训练后的超分辨率语义分割卷积神经网络对待识别影像进行处理，获得识别结果。其显著效果是：提出了基于多尺度特征反卷积的超分辨率语义分割网络MLSRSS‑Net，综合了编码器的多尺度初级特征反卷积上采样和解码器的高级对象语义特征反卷积上采样，实现了输入为较低空间分辨率的遥感影像，输出为高空间分辨率的建筑物语义图，显著提高了目标提取精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 特征 卷积 分辨率 建筑物 精细 识别 方法 | ||
【主权项】：
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