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发明专利
已授权
一种面向云掩膜的非均匀类别的样本均衡化方法
📄 申请号:CN202010099382.3
📄 发布日:2026/08/04
著录项目信息
申请日
2020-02-18
公开号
CN111291818B
公开日
2022-03-18
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
G06V10_774
IPC 分类号
G06V10_774
,
G06V10_764
,
G06K9_62
,
G06N20_00
,
技术画像
所属领域
图像语义分割
图像语义分割
机器学习
遥感图像处理
应用场景
卫星遥感, 气象监测, 环境监测, 农业遥感, 智慧城市
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摘要
一种面向云掩膜的非均匀类别的样本均衡化方法,包括:步骤1:数据预处理与样本获取;步骤2:样本分组;步骤3:云掩膜模型训练;步骤4:分类器掩膜与评价;步骤5:迭代训练;步骤6:云掩膜;步骤7:掩膜数据后处理。本发明采用的样本均衡化方法,有效的解决了遥感影像中云类别不均匀而导致的样本失衡,实现对影像中各种类型云的有效识别和分割,从而提高云掩膜精度;选择性地输入样本,这可以突出缺失或错误检测的样本的影响,从而增强小类别样本,从而有效地调整深度学习模型所提取的特征,解决小类别云漏检或误检问题。
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
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