[发明专利]基于卷积神经网络的遥感影像缩略图异常数据识别方法在审
| 申请号： | 202310375451.2 | 申请日： | 2023-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN116385880A | 公开（公告）日： | 2023-07-04 |
| 发明（设计）人： | 杨敬钰;李书恒;岳焕景 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/774;G06V10/776;G06V10/764;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084;G06N3/0985 |
| 代理公司： | 北京保识知识产权代理事务所(普通合伙) 11874 | 代理人： | 汪浩 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于卷积神经网络的遥感影像缩略图异常数据识别方法，涉及数字图像处理技术领域。本发明主要包括以下内容：S1、遥感影像缩略图异常数据识别数据集建立；S2、遥感影像缩略图异常数据识别算法构建；S3、算法训练：基于深度学习框架Pytorch训练模型，使用Adam优化器，迭代训练若干次，得到最终的稳定的遥感影像缩略图异常数据识别模型；S4、模型测试及结果输出：将测试集中遥感影像缩略图数据输入至S3中所得的稳定的遥感影像缩略图异常数据识别模型中，输出相应异常数据识别结果。本发明相较于现有技术，可以准确、高效地对遥感影像缩略图进行异常数据识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 遥感 影像 缩略图 异常 数据 识别 方法 | ||
【主权项】：
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