面向小尺度的深度学习变化检测方法、装置、设备及介质

AITNT
正文
推荐专利
面向小尺度的深度学习变化检测方法、装置、设备及介质
申请号:CN202411104643
申请日期:2024-08-13
公开号:CN119048902B
公开日期:2025-04-01
类型:发明专利
摘要
本发明提供了一种面向小尺度的深度学习变化检测方法、装置、设备及介质,包括:获取小尺度监测区域对应的两期遥感影像;对两期遥感影像进行多尺度变换处理生成差异概率影像,以及通过深度学习模型对两期遥感影像进行语义分割处理生成两期地物要素图斑影像;基于差异概率影像和两期地物要素图斑影像,生成小尺度监测区域对应的变化图斑结果。本发明实现了对小尺度监测区域的变化检测,为小尺度监测区域的生态环境监管、治理能力的提升提供支撑作用。
技术关键词
地物要素 变化检测方法 深度学习模型 计算机可执行指令 多尺度 索引算法 像素 语义分割模型 生态环境监管 变化检测装置 影像获取模块 处理器 可读存储介质 置信度阈值 存储器 样本 电子设备
系统为您推荐了相关专利信息
1
一种结合改进YOLOv11的MXenes光热灭菌智能检测系统
智能检测系统 多尺度特征 多分支结构 特征提取能力 光热
2
基于斑块和网格规则多尺度融合的城市扩张模拟方法
状态转换概率 城市扩张模拟方法 网格 随机森林模型 变量
3
一种应用于汽车的视觉检测方法、装置、设备及存储介质
汽车电机 视觉检测方法 可编程逻辑控制器 深度学习模型 定子
4
一种多模态特征数据融合的小麦氮素处方图自动生成方法
多模态特征 自动生成方法 归一化植被指数 多尺度特征金字塔 分支
5
一种基于多源数据信息聚合的企业内部决策方法、系统及平台架构
区块链技术 决策方法 区块链平台 深度学习模型 企业内部数据
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号