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公开(公告)号:CN117056807A
公开(公告)日:2023-11-14
申请号:CN202311027672.7
申请日:2023-08-15
Applicant: 北京大学重庆大数据研究院
IPC: G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/214 , G06V10/26 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供的一种基于语义分割网络和长短期记忆网络的集成云检测方法,包括:获取多通道卫星的历史图像数据以及根据历史图像数据得到的云检测图像,并提取历史图像数据的特征信息;构建单像素点云检测模型,所述单像素云检测模型包括三个长短期记忆网络LSTM和一个全连接层,三个长短期记忆网络LSTM的输入和输出顺次连接形成串联结构,然后串联结构中的最后一个长短期记忆网络LSTM的输出与全连接层的输入连接;将特征信息输入至单像素点云检测模型中并对单像素点云检测模型进行训练;构建DeepLabv3plus语义分割网络,将特征信息输入至DeepLabv3plus语义分割网络中并对DeepLabv3plus语义分割网络进行训练;获取多通道卫星的实时图像数据,并提取实时图像数据的特征信息;将实时图像数据的特征信息分别输入至训练完成的单像素点云检测模型和DeepLabv3plus语义分割网络中进行处理,将DeepLabv3plus语义分割网络的输出结果与单像素点云检测模型的输出结果进行加权求和得到最终的云检测结果。