多层次感知特征渐进自学习的高分辨率影像滑坡自动检测方法
基本信息
| 申请号 | CN202010157591.9 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN111563408B | 公开（公告）日 | 2021-04-16 |
| 申请公布号 | CN111563408B | 申请公布日 | 2021-04-16 |
| 分类号 | G06K9/00(2006.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 谢潇;伍庭晨;张叶廷;刘铭崴;许飞 | 申请（专利权）人 | 浙江中海达空间信息技术有限公司 |
| 代理机构 | 杭州丰禾专利事务所有限公司 | 代理人 | 徐金杰 |
| 地址 | 313299浙江省湖州市德清县舞阳街道科源路10号1幢10-11楼 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明涉及多层次感知特征渐进自学习的高分辨率影像滑坡自动检测方法，包括步骤：1、利用滑坡区域高分辨率影像，基于感知深度划分特征层级，用于支持感知层次递进的特征归一化映射；2、建立特征渐进增强的尺度归一化模型，映射以空间尺度与维度为载体的各层次感知特征要素，生成语义信息高度组织化的多层次特征图；3、构建综合多层次特征图约束的渐进自学习区域化网络，通过端到端训练生成面向滑坡目标的检测网络；d)输入待分析的目标高分影像数据至检测网络，从渐进增强影像特征的角度进行滑坡目标的针对性检测，最后输出滑坡目标影像表现。本发明克服现有对复杂场景影像单一理解的不足，增强特征之间的关联能力使检测结果更加准确。 |
