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公开(公告)号：CN112084843A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010735133.9
申请日：2020-07-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的多光谱河道遥感监测方法，实现对于多光谱河道遥感图像中的河流区域的识别与河道宽度监测的任务。基于多光谱遥感图像的光谱信息，发明一种基于半监督学习的目标区域分类方法，以及基于集成学习的目标区域分类结果融合方法。该方法通过对于多光谱遥感图像进行基于对称卷积神经网络的特征提取，并基于半监督学习和集成学习实现多光谱遥感图像的区域分类识别任务。最后基于计算机视觉设计理念，实现了河道宽度的自动测量监测。
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公开(公告)号：CN112084842A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010735037.4
申请日：2020-07-28
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度语义模型的目标识别方法，实现对于水文遥感图像中的水体区域进行自动标注识别。基于水文遥感图像光谱特性，发明一种引入深度语义模型的水文遥感图像语义特征提取方法，以及引入K‑means聚类的语义空间距离度量方法，最后基于所提出的自适应分割网络结构，实现水文遥感图像的水体区域分割识别。该方法通过对于水文遥感图像进行基于人工神经网络的深度语义模型的语义特征提取，并基于语义空间度量方法选择语义空间距离最近的最优自适应分割网络模型，最终实现对于水文遥感图像中水体区域的自动识别标注。
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公开(公告)号：CN112084843B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202010735133.9
申请日：2020-07-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的多光谱河道遥感监测方法，实现对于多光谱河道遥感图像中的河流区域的识别与河道宽度监测的任务。基于多光谱遥感图像的光谱信息，发明一种基于半监督学习的目标区域分类方法，以及基于集成学习的目标区域分类结果融合方法。该方法通过对于多光谱遥感图像进行基于对称卷积神经网络的特征提取，并基于半监督学习和集成学习实现多光谱遥感图像的区域分类识别任务。最后基于计算机视觉设计理念，实现了河道宽度的自动测量监测。
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公开(公告)号：CN112084842B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202010735037.4
申请日：2020-07-28
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种基于深度语义模型的目标识别方法，实现对于水文遥感图像中的水体区域进行自动标注识别。基于水文遥感图像光谱特性，发明一种引入深度语义模型的水文遥感图像语义特征提取方法，以及引入K‑means聚类的语义空间距离度量方法，最后基于所提出的自适应分割网络结构，实现水文遥感图像的水体区域分割识别。该方法通过对于水文遥感图像进行基于人工神经网络的深度语义模型的语义特征提取，并基于语义空间度量方法选择语义空间距离最近的最优自适应分割网络模型，最终实现对于水文遥感图像中水体区域的自动识别标注。
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