[发明专利]深度学习与浅层学习决策融合的海面溢油检测方法在审
| 申请号： | 202110452831.2 | 申请日： | 2021-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN113609887A | 公开（公告）日： | 2021-11-05 |
| 发明（设计）人： | 杨俊芳;马毅;胡亚斌 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 深度学习与浅层学习决策融合的海面溢油检测方法。获取目标海域的高光谱图像，作为待检测图像；将待检测图像输入训练好的目标深度学习模型，预测出待检测图像中存在油膜的区域，得到第一检测图像；将待检测图像输入训练好的目标浅层学习模型，预测出待检测图像中存在油膜的区域，得到第二检测图像；采用基于模糊隶属度的决策级融合策略，融合第一检测图像和第二检测图像，得到目标检测图像，目标检测图像表征待检测图像中存在油膜的目标区域，其中，第一检测图像、第二检测图像与目标检测图像中的像元数量相同。可以结合深度学习模型和浅层学习模型在样本学习泛化能力上的优势，提高海面溢油检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 深度 学习 决策 融合 海面 溢油 检测 方法 | ||
【主权项】：
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