[发明专利]一种基于DenseNet的滑坡图像识别方法和系统在审

专利信息
申请号: 202111603843.7 申请日: 2021-12-24
公开(公告)号: CN114332533A 公开(公告)日: 2022-04-12
发明(设计)人: 陈涛;高筱;蔡浩杰;王紫薇 申请(专利权)人: 中国地质大学(武汉)
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
代理公司: 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 代理人: 魏波
地址: 430000 湖*** 国省代码: 湖北;42
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摘要: 发明提供了一种基于DenseNet的滑坡图像识别方法和系统,方法结合灾区滑坡发生的特点,在滑坡样本库构建阶段通过加入各种地形地貌、地层岩性、植被覆盖、气象水文甚至人类活动的滑坡影响因子来丰富滑坡样本库,利用该样本库与滑坡标签数据对DenseNet模型训练并检测,利用训练好的模型进行滑坡识别与制图。DenseNet的运用最大程度地传递了网络提取的滑坡特征,有效地防止过拟合,涉及参数少,迭代时间少,收敛速度快,还在滑坡识别工作中能更好地做到性能和效率的平衡,同时还能弥补滑坡样本匮乏的现状,更好地识别现有滑坡的边界范围甚至是潜在滑坡,提高滑坡识别与制图的精度。
搜索关键词: 一种 基于 densenet 滑坡 图像 识别 方法 系统
【主权项】:
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