[发明专利]基于数字高程模型数据的地形分类方法在审
| 申请号： | 202110384418.7 | 申请日： | 2021-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN113111938A | 公开（公告）日： | 2021-07-13 |
| 发明（设计）人： | 贺迅;方敏;杜辉;李海翔;郭龙飞;刘友江;曹韬 | 申请（专利权）人： | 中国工程物理研究院电子工程研究所;西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06T17/05 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 王品华 |
| 地址： | 621000*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于数字高程模型数据的地形分类方法，其方案是：构建训练集及测试集；构建特征提取网络及识别网络；对训练样本进行剪裁增强，并将其依次输入到特征提取网络和识别网络，得到训练样本预测类别向量；利用训练样本真实标签及预测类别向量获取交叉熵损失；通过最小化交叉熵损失对特征提取网络及识别网络进行训练；将测试样本随机剪裁并输入到训练好的特征提取网络中，得到测试样本的样本特征；将测试样本特征输入到训练好的识别网络中，得到测试样本预测类别向量；测试样本预测类别向量中最大元素所对应的类别标签即为测试样本预测类别标签。本发明只需待分类样本就可区分山地、丘陵、盆地及平原地形，可用于数字高程模型地形分类。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 数字 高程 模型 数据 地形 分类 方法 | ||
【主权项】：
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