公开(公告)号：CN112712535A

公开(公告)日：2021-04-27

申请号：CN202110061924.2

申请日：2021-01-18

Applicant: 长安大学

Inventor： 席江波 ,  姜万冬 ,  李晓阳 ,  窦新玉 ,  殷晓广 ,  张潇

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/32 ,  G06K9/32 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于模拟困难样本的Mask‑RCNN滑坡分割方法，包括步骤：获取研究区域的包含滑坡的遥感影像，对其进行预处理得到训练样本集；构建Mask‑RCNN模型；采用训练样本集对模型进行初步训练，更新模型中的权重；选取训练样本集中的若干标记样本进行模拟困难样本，得到对应的困难样本，再对初步训练后的模型进行训练；获取目标区域的遥感影像作为待测样本，预处理后输入滑坡分割模型，完成滑坡的分割识别。本发明不仅对道路、裸地等易混淆地物有着良好的识别能力，而且在实际研究区域滑坡样本难以满足模型训练要求的情况下，仍能取得较好的检测效果。

公开(公告)号：CN112712535B

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202110061924.2

申请日：2021-01-18

Applicant: 长安大学

Inventor： 席江波 ,  姜万冬 ,  李晓阳 ,  窦新玉 ,  殷晓广 ,  张潇

IPC: G06T7/11 ,  G06T7/32 ,  G06V10/774 ,  G06V10/25 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于模拟困难样本的Mask‑RCNN滑坡分割方法，包括步骤：获取研究区域的包含滑坡的遥感影像，对其进行预处理得到训练样本集；构建Mask‑RCNN模型；采用训练样本集对模型进行初步训练，更新模型中的权重；选取训练样本集中的若干标记样本进行模拟困难样本，得到对应的困难样本，再对初步训练后的模型进行训练；获取目标区域的遥感影像作为待测样本，预处理后输入滑坡分割模型，完成滑坡的分割识别。本发明不仅对道路、裸地等易混淆地物有着良好的识别能力，而且在实际研究区域滑坡样本难以满足模型训练要求的情况下，仍能取得较好的检测效果。