一种基于监督训练的遥感视觉系统

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一种基于监督训练的遥感视觉系统
申请号:CN202411591058
申请日期:2024-11-08
公开号:CN119762835A
公开日期:2025-04-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种基于监督训练的遥感视觉系统,涉及遥感系统技术领域,包括数据增强模块、特征提取模块、目标检测模块、语义分割模块、变化检测模块、结果评估模块以及智能决策模块。该基于监督训练的遥感视觉系统,通过引入先进的深度学习模型,结合多模块协作,实现了对遥感影像的高效处理和分析。系统通过数据增强、特征提取、目标检测、语义分割、变化检测等模块的协同工作,能够精确识别和定位目标,提供逐像素的分类结果,显著提升了遥感数据分析的准确性和实时性。基于千万语义分割遥感影像切片训练所得,对大部分地类有较好的识别特性,对于未见过的影像,也可以较好的识别。在下游任务中,也只需要少量样本即可实现迁移。
技术关键词
视觉系统 语义分割模型 多尺度特征融合 实例分割模型 特征提取模块 特征提取器 像素 全卷积网络 分析空间变化 深度学习算法 时序遥感数据 Softmax函数 影像 深度强化学习算法 学习历史数据 多层特征融合 土地利用分类
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