摘要
本申请公开图像特征识别方法、系统、电子设备及存储介质,方法包括:获取原始数据集,其中,原始数据集为与月球穹隆相关的数据集;对原始数据集进行预处理操作,得到训练集和测试集;将训练集输入预设的深度学习模型,以通过深度学习模型中的有效挤压激励注意力模块和感受野增强模块对训练集进行特征提取,得到穹隆特征图;根据穹隆特征图训练深度学习模型,得到预训练的深度学习模型;将测试集输入训练后的深度学习模型进行穹隆识别,输出目标穹隆信息。在本申请实施例中,能够准确确定穹隆位置,实现对穹隆的精准检测,提高检测效率。
技术关键词
图像特征识别方法
数字高程模型数据
训练集
注意力
分支
计算机可执行指令
地理信息系统软件
训练深度学习模型
特征识别系统
月球
描述符
卷积特征
坐标
电子设备
输出特征
模型训练模块
可读存储介质
特征提取模块
系统为您推荐了相关专利信息
供应链调度系统
多元线性回归模型
数据采集模块
语义向量
供应系统
记忆单元
深度学习算法
LSTM模型
选取特征
长短期记忆网络