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摘 要:本发明公开基于深度学习算法的地表采动裂缝无人机影像识别方法,属于图像处理技术领域,用于对地表采用裂缝进行识别,包括选取重复采动工作面对其进行裁剪为若干张小影像,随机选取裁剪的部分影像作为数据集,训练分类网络并通过添加高程信息分类网络;准备识别裂缝数据集并训练模型,最后将裂缝影像输入到训练完成获得的最优权值模型中,获得识别裂缝后的影像,调用图像处理标准库进行图像拼接,并使用地理配准工具给拼接图像设置投影信息,得到裂缝识别后的研究裂缝发育规律区域影像,分析矿区地表裂缝发育规律。本发明采用神经网络识别矿区地表裂缝精度较高,克服了卫星遥感定位技术数据时效性不强、费时费力等困难。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202310627379.8 | 专利名称: | 基于深度学习算法的地表采动裂缝无人机影像识别方法 |
申请日: | 2023-05-31 | 申请/专利权人 | 山东科技大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 山东省青岛市黄岛区前湾港路579号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V20/17搜分类 计算机软件 深度学习 表 采 影像识别搜索 |
公开/公告日: | 2023-06-27 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN116343071A | 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) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
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 | |
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 |
2023/07/21 | 授权 | |
2023/07/14 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06V 20/17 专利申请号: 202310627379.8 申请日: 2023.05.31 |
2023/06/27 | 公开 |