发明专利 已授权

一种基于纹理特征的高分辨率影像地物识别与分割方法

📄 申请号:CN202010099370.0 📄 发布日:2026/08/04

著录项目信息

申请日
2020-02-18
申请人
浙江工业大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

遥感影像分析, 地理信息系统, 土地利用监测, 智慧城市, 环境监测

摘要

一种基于纹理特征的高分辨率影像地物识别与分割方法,包括:步骤1,根据类别体系制作样本集;步骤2,构造深度学习网络模型,内含:步骤2.1,构造骨干网络、步骤2.2,构造纹理特征提取结构、步骤2.3,构造特征矩阵去噪结构、步骤2.4,构造上采样结构;步骤3,深度学习网络模型训练;步骤4,图像预测;步骤5,分割结果后处理。本发明使用深度学习网络框架,通过重新设定网络框架下采样倍数,并显式设定纹理信息提取结构,不仅减少了小目标的信息损失,也提高了纹理信息的表达能力;深度网络模型中添加特征矩阵去噪模块,减少方法在计算中带来的额外噪声,实现逐像素的纹理表达,进一步提高网络模型精度。

常见问题

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20220318
✅ 授权
20200714
?? 实质审查的生效 :
20200619
📄 公开
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:34 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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