[发明专利]基于多尺度特征感知网络的城市植被无人机遥感分类方法在审
| 申请号： | 202210330867.8 | 申请日： | 2022-03-30 |
| 公开（公告）号： | CN114943902A | 公开（公告）日： | 2022-08-26 |
| 发明（设计）人： | 杨辉;王彪;吴艳兰 | 申请（专利权）人： | 安徽大学 |
| 主分类号： | G06V20/17 | 分类号： | G06V20/17;G06N3/08;G06N3/04;G06K9/62;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82 |
| 代理公司： | 安徽顺超知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 34120 | 代理人： | 贺湘君 |
| 地址： | 230601 安徽省*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及无人机遥感分类技术领域，涉及一种基于多尺度特征感知网络的城市植被无人机遥感分类方法，包括：一、对采集的照片进行拼接、校正处理生成无人机正射影像；二、采用目视解译方法构建植被样本数据集；三、基于HRNet网络构建了多尺度特征感知深度神经网络MFDN植被分类模型，训练数据集至模型拟合效果最佳，选取最优模型进行预测并进行精度评价，最终得到城市植被分类结果图，实现无人机遥感城市植被快速调查。本发明在网络输入层引入坐标卷积减少空间信息的丢失，构建多层并行网络增强尺度信息，减少细节特征的丢失，同时利用分离特征模块，扩大感受野并获取多尺度特征信息，有效缓解了植被漏分、错分现象，提高了分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 尺度 特征 感知 网络 城市 植被 无人机 遥感 分类 方法 | ||
【主权项】：
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