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本发明公开了基于深度学习的卫星遥感过火区识别方法及系统,涉及过火区识别技术领域,包括:接收过火区遥感图像数据,对过火区遥感图像数据进行处理,得到过火区遥感图像处理数据;将过火区遥感图像处理数据输入至预先建立的PANet网络模型的编码器内,输出得到多尺度特征,将多尺度特征输入至预先建立的PANet网络模型的解码器内,输出得到低分辨率特征;将低分辨率特征输入至预先建立的PANet网络模型的预测器内,通过特征融合输出得到高分辨率特征,然后将高分辨率特征输入至解码器内,分别进行卷积和上采样,输出得到显著
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号CN117789054A
(43)申请公布日2024.03.29
(21)申请号202410024919.8G06V10/52(2022.01)
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