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摘 要:基于OpenStreetMap的高空间分辨率遥感影像迁移学习分类方法,包括:基于OpenStreetMap数据自动生成目标域的影像对象样本集;采用与目标域影像具有相同成像传感器的源域影像,基于其历史分类图自动生成源域的影像对象样本集;综合以上目标域和源域样本集形成混合样本集,用于训练基于随机森林的迁移学习算法分类器;采用最终分类器预测目标域影像对象类型,以此得到最终分类结果。本发明在没有人工标注目标域影像类别的情况下,可以从OpenStreetMap数据中提取目标域影像对象的标签,通过挖掘相同传感器影像的历史分类图信息,结合目标域影像样本集,采用迁移学习算法对影像进行分类,降低了分类成本,可应用于大范围高空间分辨率遥感影像分类工作。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201910757947.X | 专利名称: | 基于OpenStreetMap的高空间分辨率遥感影像迁移学习分类方法 |
申请日: | 2019-08-16 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/10搜分类 遥感 R P 港口 空间搜索 |
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) |
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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 |