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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811511696.9 | 专利名称: | 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 |
申请日: | 2018-12-11 | 申请/专利权人 | 陕西科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 陕西省西安市未央区大学园区陕西科技大学 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/13搜分类 网络 网络传输 滑坡搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2023/03/24 | 授权 | |
2019/05/10 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/00 专利申请号: 201811511696.9 申请日: 2018.12.11 |