[发明专利]一种基于深度学习的城市行道树种类识别方法在审
| 申请号： | 202211420428.2 | 申请日： | 2022-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN115690513A | 公开（公告）日： | 2023-02-03 |
| 发明（设计）人： | 单晓明;严君;魏配配;朱铭凯 | 申请（专利权）人： | 江苏久智环境科技服务有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V20/10;G06V20/17;G06V10/26;G06V10/46;G06V10/75;G06V10/762;G06V10/82;G06N3/0464 |
| 代理公司： | 南京锐恒专利代理事务所(普通合伙) 32506 | 代理人： | 陈思 |
| 地址： | 211111 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的城市行道树种类识别方法，首先通过无人机获取不同场景下的多树种真彩色无人机多光谱图像，并进行多光谱图像预处理。然后根据预处理后的反射率去除可能误判为树冠的图像对象，并利用数字高程模型检测树冠顶点，判断树冠顶点高度，去除过高或过低的顶点，使用模糊C均值分类器和主动轮廓算法对树冠进行检测和描绘，将生成的单木树冠图像输入搭建的深度学习网络，基于生成树冠图像的光谱和空间信息对树木进行种类识别。本发明提供的方法在进行树冠的检测中所采用的模糊C均值分类器可有效减轻类内像素噪声与方差问题，且可以在假设单个像素可属于不同类的前提下执行分类，较硬分类器有明显提高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 城市 行道树 种类 识别 方法 | ||
【主权项】：
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