一种基于深度学习目标检测的林区非法开垦地块检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202110637496.3 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN113378912A | 公开（公告）日 | 2021-09-10 |
| 申请公布号 | CN113378912A | 申请公布日 | 2021-09-10 |
| 分类号 | G06K9/62（2006.01）I;G06K9/46（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李竺强;朱瑞飞;马经宇;张国亮;刘思言;田德宇 | 申请（专利权）人 | 长光卫星技术股份有限公司 |
| 代理机构 | 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 | 代理人 | 张宏威 |
| 地址 | 130000吉林省长春市北湖科技开发区明溪路1299号 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明是一种基于深度学习目标检测的林区非法开垦地块检测方法。本发明涉及林区非法开垦地块检测技术领域，本发明基于专家知识，构建深度学习训练的样本数据集；输入样本图像，建立多尺度特征金字塔识别网络；基于连续学习模式，进行训练模型精调；根据精调后的训练模型，应用至测试图像中，对林区非法开垦地块进行检测。本发明为提升检测模型识别的召回率，大幅提升机器解译的精度，本发明方法采用基于连续学习方式进行两阶段模型训练，可以避免光谱与纹理类似的裸地地块被误分。 |
