发明专利已授权

一种基于对称式深度网络结合多尺度池化的滑坡识别方法

📄 申请号：CN201811511696.9 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-12-11

申请人

陕西科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_13

IPC 分类号

G06V20_13 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 ,

技术画像

所属领域

滑坡识别图像识别深度学习多尺度特征提取滑坡识别

应用场景

滑坡识别, 地质灾害监测, 遥感图像分析, 防灾减灾, 智慧城市

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摘要

一种基于对称式深度网络结合多尺度池化的滑坡识别方法，利用大尺寸高分辨率双时相遥感图像，构造训练集图像对和测试集图像对；给定预处理算法参数和网络运行参数；利用训练集图像对生成训练集对应的差异图像，测试集图像对生成测试集对应的差异图像；对差异图像进行多变量形态学重建，以去除噪声和非滑坡区域；将预处理后的图像输入至本发明设计的深度网络MP‑SDNN中，进行网络模型训练，直至网络收敛；将预处理后的测试图像输入至网络MP‑SDNN中，输出滑坡识别结果，能够解决现有滑坡识别方法依赖于传统特征描述子、阈值选择、对噪声敏感导致难以准确识别滑坡区域等问题，提高真实滑坡区域的识别精度，具有识别精度高、快速有效的特点。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230324

✅ 授权

20190510

?? 实质审查的生效：

一种硫酸二氟锑铯非线性光学晶体及其制备方法和应用

当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：38 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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