[发明专利]结合RGB-DSM图像和深度学习的城市森林单木树冠检测方法有效
| 申请号： | 202110885400.5 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113591729B | 公开（公告）日： | 2023-07-21 |
| 发明（设计）人： | 夏凯;王昊;冯海林;杨垠晖;徐流畅 | 申请（专利权）人： | 浙江农林大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/25;G06V10/44;G06V10/774;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： | 311300 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合RGB‑DSM图像和深度学习的城市森林单木树冠检测方法，属于目标检测领域。本发明提出了一种结合两种图像和深度学习的城市森林单木树冠检测方法，该模型先结合高程信息和色彩信息分别进行单木树冠目标检测，再通过进一步的置信度重置和冗余消除形成了新的检测结果，从而提高了城市森林单木树冠检测任务的性能。相比于仅使用正射影像图或数字表面模型训练的深度学习网络，本发明具有明显的精度优势。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 rgb dsm 图像 深度 学习 城市 森林 树冠 检测 方法 | ||
【主权项】：
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