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
系统为您推荐了相关专利信息
速度测量方法
实时视频流
水流
防水摄像机
特征提取模块
图像处理单元
照度
图像采集单元
语义
图像采集模块
变电站设备图像
图像识别模型
特征提取模块
图像识别模块
识别方法
命名实体识别方法
实体识别模型
非物质文化遗产
命名实体识别系统
双向长短期记忆网络
星载激光雷达
地物分类方法
波形
神经网络模型
数据