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基于深度学习的地表覆盖图片自动识别方法及系统

📄 申请号：CN201710538580.3 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2017-07-04

公开号

CN107451528B

公开日

2019-11-12

申请人

山东师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_00

IPC 分类号

G06K9_00 , G06K9_62 ,

技术画像

所属领域

深度学习图像识别人工智能算法遥感图像处理深度学习

应用场景

遥感监测, 国土资源调查, 生态环境监测, 城市规划, 农业监测

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摘要

本发明提出了基于深度学习的地表覆盖图片自动识别方法及系统，首先，对地表覆盖图片进行预处理，利用重采样的方法，得到像素为224*224*3的地表覆盖图片；其次，利用卷积神经网络，构建地表覆盖图片自动识别模型，并利用反向传播算法和训练数据，对卷积神经网络的参数进行修正；最后，通过输入验证数据，对地表覆盖图片自动识别结果进行精度验证。本发明具有自动识别速度快和识别精度高的优点。

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

磁共振/荧光双模态探针及其应用

当前第 / 件

石油焦基柱状活性炭的制备方法

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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：22 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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