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公开(公告)号：CN110264484B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201910567466.2
申请日：2019-06-27
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明属于海洋遥感技术领域，公开了一种面向遥感数据的改进海岛岸线分割系统及分割方法，进行基于最佳指数的遥感影像数据波段组合选择，将选择后波段组合数据作为海岛岸线分割的输入数据；进行基于Deeplab神经网络结构的海岛岸线粗分割；并进行基于全连接条件随机场的海岛岸线优化。本发明面向遥感波段数据，使用最佳指数公式选取最适合海岛岸线分割的波段组合训练神经网络；结合深度学习模型以及概率图模型，对海岛岸线进行粗分割以及细分割；本发明分割结果得出了97.8％的MIoU值。
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公开(公告)号：CN108596248B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN201810368763.X
申请日：2018-04-23
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进深度卷积神经网络的遥感影像分类方法，所述遥感分类方法包括以下步骤：步骤S1、基于瓶颈单元的遥感特征影像降维；步骤S2、基于分组卷积的遥感特征影像卷积多通道优化；步骤S3、基于通道洗牌的遥感特征影像特征提取能力改进；步骤S4、面向遥感影像空间位置特征的波段化处理。其优点表现在：实现了对待输入遥感影像的降维，降低深度卷积神经网络遥感影像分类方法训练时的卷积计算量；同时，针对遥感影像的空间相关性，构建通道洗牌结构，提升分组卷积阶段神经网络的特征提取能力。针对遥感影像的空间位置特征，提高了可深度卷积神经网络模型对遥感影像的空间位置特征识别度。
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公开(公告)号：CN110264484A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910567466.2
申请日：2019-06-27
Applicant: 上海海洋大学
IPC: G06T7/12
Abstract: 本发明属于海洋遥感技术领域，公开了一种面向遥感数据的改进海岛岸线分割系统及分割方法，进行基于最佳指数的遥感影像数据波段组合选择，将选择后波段组合数据作为海岛岸线分割的输入数据；进行基于Deeplab神经网络结构的海岛岸线粗分割；并进行基于全连接条件随机场的海岛岸线优化。本发明面向遥感波段数据，使用最佳指数公式选取最适合海岛岸线分割的波段组合训练神经网络；结合深度学习模型以及概率图模型，对海岛岸线进行粗分割以及细分割；本发明分割结果得出了97.8％的MIoU值。
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公开(公告)号：CN108596248A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810368763.X
申请日：2018-04-23
Applicant: 上海海洋大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进深度卷积神经网络的遥感影像分类模型，所述遥感分类模型包括以下步骤：步骤S1、基于瓶颈单元的遥感特征影像降维；步骤S2、基于分组卷积的遥感特征影像卷积多通道优化；步骤S3、基于通道洗牌的遥感特征影像特征提取能力改进；步骤S4、面向遥感影像空间位置特征的波段化处理。其优点表现在：实现了对待输入遥感影像的降维，降低深度卷积神经网络遥感影像分类模型训练时的卷积计算量；同时，针对遥感影像的空间相关性，构建通道洗牌结构，提升分组卷积阶段神经网络的特征提取能力。针对遥感影像的空间位置特征，提高了可深度卷积神经网络模型对遥感影像的空间位置特征识别度。
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