公开(公告)号：CN118279742A

公开(公告)日：2024-07-02

申请号：CN202410376081.9

申请日：2024-03-29

Applicant: 长安大学

Inventor： 席江波 ,  高思岩 ,  李振洪 ,  谢大帅 ,  梁瑞航 ,  王秉坤 ,  李弘略 ,  程晗钰

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455

Abstract: 本发明的一种黄土老滑坡的多视角深度学习混合模型的识别方法，包括步骤：S1.在谷歌地球3D场景中将人工目视解译光学影像作为样本，构建倾斜视角光学影像数据集；S2.将倾斜视角光学影像数据集训练，得到深度学习混合模型；S3.在黄土高原区域内，指定待测区域，自动化的生成镜头位置文件并截取多视角影像；S4.采用深度学习混合模型在待测区域内的多视角影像上进行检测；S5.在谷歌地球3D场景中进行坐标的归算，将预测框的像素坐标换算到经纬度坐标系中；S6.根据经纬度坐标，使用加权框融合算法得到最终预测框的经纬度坐标。本发明通过多视角光学遥感影像模拟人工解译获得黄土老滑坡的明显光学特征，并通过深度学习混合模型获得更精确的检测结果。