公开(公告)号：CN115620163A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202211339317.9

申请日：2022-10-28

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 刘国祥 ,  吕继超 ,  吴仁哲 ,  王丽君 ,  徐正宣 ,  张瑞 ,  于来波 ,  荆创利 ,  张营旭 ,  左明勇

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于遥感影像的半监督学习深切河谷智能识别方法，属于图像处理技术领域，包括：步骤S1：选取多景覆盖深切河谷地貌的卫星遥感影像及数字高程模型DEM数据，建立深切河谷地貌智能识别数据集；步骤S2：基于深度学习编码原理使用ResNet50算法结构、通道与空间注意力机制构建深度卷积神经网络编码模型；步骤S3：基于半监督学习与解码理论构建深切河谷智能识别主解码器与特征扰动函数下的辅助解码器模型；步骤S4：构建深切河谷智能识别模型并训练，利用训练最优的深切河谷智能识别模型对深切河谷进行智能识别。本发明可以在少量标签样本数据下精准识别深切河谷地貌，实现复杂艰险山区地质灾害快速普查。