摘要
本发明提供一种遥感卫星星上图像AI预测方法及系统,涉及图像处理技术领域,方法包括:获取传感器数据;根据传感器数据,基于门控循环单元,智能预测遥感卫星的环境状态;根据预测的环境状态,基于生成对抗网络,智能预测遥感卫星执行拍摄时的遥感预测图像;根据遥感预测图像,基于深度学习网络,确定遥感预测图像的图像质量得分;根据遥感预测图像的灰度平均梯度以及信噪比,对基于深度学习网络得到的图像质量得分进行校正;判断遥感预测图像的图像质量得分是否大于预设得分;若是,执行拍摄指令;否则,拒绝执行拍摄指令。本发明可以避免因为天气等环境因素导致拍摄的遥感图像无效,显著提升了遥感卫星的资源利用效果。
技术关键词
AI预测方法
深度学习网络
门控循环单元
梯度下降法
生成对抗网络
注意力
计算机可读指令
传感器
样本
矩阵
信噪比
线性拟合函数
校正
数据
图像处理技术
序列
预测系统
参数
系统为您推荐了相关专利信息
创意素材
多智能体强化学习
特征融合网络
条件生成对抗网络
渠道
数据输入模块
深度学习算法
多语言
数据分析模块
生成图表
影像辅助诊断系统
子宫内膜异位症
三维立体模型
磁共振
形态学特征
模块化多电平换流器子模块
故障监测方法
门控循环单元
鲸鱼优化算法
Softmax函数