一种基于深度学习的遥感图像数据自动识别分类方法[发明专利]

专利名称：一种基于深度学习的遥感图像数据自动识别分类方法
专利类型：发明专利
发明人：于瑞国,胡家琛,刘志强,于健,赵满坤,喻梅,王建荣,李瑞恺
申请号：CN201910088823.7
申请日：20190130
公开号：CN109872331A
公开日：
20190611
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的遥感图像数据自动识别分类方法，所述方法包括以下步骤：对遥感图像进行色彩迁移处理，得到第一预处理后遥感图像；对第一次预处理后遥感图像进行特征增强处理，获取第二预处理后遥感图像；对第二预处理后遥感影像进行数据增强处理，获取第三预处理后遥感图像；将第三预处理后遥感图像分为训练集和测试集，然后用训练集训练模型，最后用训练好的模型对测试集进行测试。

本发明能够有效克服传统图像分割技术的适用面有限、过分割、边缘平滑度差、分割准确率不高的问题；同时克服了神经网络因遥感图像明暗程度不同、分辨率不同、拍摄角度不同而导致准确率不高的问题。

申请人：天津大学
地址：300072 天津市南开区卫津路92号
国籍：CN
代理机构：天津市北洋有限责任专利代理事务所
代理人：李林娟
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