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(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利说明书
(10)申请公布号CN114255403A
(43)申请公布日2022.03.29
(21)申请号CN202111575027.X
(22)申请日2021.12.21
(71)申请人中国人民解放军战略支援部队信息工程大学
地址450000河南省郑州市高新区科学大道62号
(72)发明人刘伟宝音图牛朝阳李润生高欧阳李钦
(74)专利代理机构41111郑州大通专利商标代理有限公司
代理人周艳巧
(51)Int.CI
G06V20/10
G06N3/08
G06V10/764
G06V10/26
G06V10/80
G06V10/25
G06V10/774
G06V10/82
权利要求说明书说明书幅图
(54)发明名称
基于深度学习的光学遥感图像数据
处理方法及系统
(57)摘要
本发明属于遥感图像数据处理技术
领域，特别涉及一种基于深度学习的光学
遥感图像数据处理方法及系统，构建图像
场景分类模型和图像语义分割模型，其
中，图像场景分类模型中，利用
EfficientNet作为特征提取骨干网络来提取
输入图像数据的特征，通过若干子分类器
对提取的特征进行预分类，并通过平均集
成所有子分类器的预分类结果进行再分类
来获取关注场景图像；图像语义分割模型
中，通过注意力机制及密集连接结构来提
取输入图像数据的多级特征并对多级特征
进行融合来提取感兴趣目标区域；分别利
用训练后的图像场景分类模型和语义分割
模型对待处理目标遥感数据进行场景分类
和目标区域提取，以筛选出关注场景图像
并获取目标区域相关信息，便于实际场景
应用。
法律状态
法律状态公告日法律状态信息法律状态
2022-03-29公开发明专利申请公布
实质审查的生效IPC(主分
类):G06V20/10专利申请
2022-04-15实质审查的生效
号:202111575027X申请
日
权利要求说明书
1.一种基于深度学习的光学遥感图像数据处理方法,其特征在于,包含如下内容:
联合EfficientNet与集成学习构建用于特征提取和集成学习的图像场景分类模型,并
联合注意力机制和U型网络构建图像语义分割模型,其中,图像场景分类模型中,利用
EfficientNet作为特征提取骨干网络来提取输入图像数据的特征,通过若干子分类器
对提取的特征进行预分类,并通过平均集成所有子分类器的预分类结果进行再分类
来获取关注场景图像;图像语义分割模型中,通过注意力机制及密集连接结构来提取
输入图像数据的多级特征并对多级特征进行融合来提取感兴趣目标区域;
收集遥感数据并生成样本集来训练图像场景分类模型及语义分割模型,利用训练后
的图像场景分类模型对待处理目标遥感数据进行场景分类,以筛选出关注场景图像;
利用已训练的语义分割模型来提取待处理目标遥感数据中感兴趣目标区域。
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的光学遥感图像数据处理方法,其特征在于,
图像场景分类模型中,首先利用EfficientNet提取输入图像数据的一级图像特征,然后
依据
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