发明专利 已授权

一种结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测方法

📄 申请号:CN202310764234.2 📄 发布日:2026/08/20

著录项目信息

申请日
2023-06-25
公开号
CN116740584A
公开日
2023-09-12
申请人
安徽大学
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

遥感图像处理, 气象监测, 卫星影像分析, 环境监测, 地理信息系统

摘要

本发明涉及一种结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测方法,所述方法包括以下步骤:结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测准备工作、构建与训练结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测模型、对结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测模型测试和求解。与现有技术相比,通过构建结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的两阶段云检测网络,通过显式地引入梯度信息,使云检测网络学习到云和类云地物在梯度上的差别,从而解决云和类云地物的错分和误判问题。同时,通过构建具有主动学习策略的弱监督结构,使用最小化的具有代表性的数据标签实现准确的云检测。
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

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