基于分阶段特征自适应迁移学习的滑坡识别方法及系统

本发明涉及人工智能与地质灾害监测预警的交叉技术领域，具体涉及一种基于分阶段特征自适应迁移学习的滑坡识别方法及系统，包括：构建具备编码器‑解码器的初始滑坡识别模型F1；通过迁移通用视觉预训练权重、以及利用源域的遥感影像数据集DS微调模型F1的编码器参数，得到领域适配的滑坡识别优化模型F2；将源域的遥感影像数据集DS、以及目标域的无人机影像数据集DT输入至模型F2中，基于协方差对齐机制处理得到领域自适应模型F3；将少量带标注的目标域小样本数据D′T输入至模型F3中，通过监督学习机制对模型F3中的指定参数进行微调，得到目标域适配模型F4；基于目标域适配模型F4，在输入的待检测无人机影像上执行滑坡识别任务。