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申请/专利权人：清华大学
摘要：本发明提供一种卫星图像的表征学习方法及装置，其中的方法包括：获取目标区域的目标卫星图像；将目标卫星图像输入至预先训练的表征学习模型中，得到目标预测结果；其中，表征学习模型基于兴趣点对比样本和地理空间对比样本训练得到，目标预测结果用于评估目标区域的待监测指标。该方法不仅使用卫星图像的地理空间信息进行表征学习，还同时融入了人类活动相关的信息，实现了多模态信息的表征融合，并有效提升了目标区域内相关指标预测的精确度。
主权项：1.一种卫星图像的表征学习方法，其特征在于，包括：获取目标区域的目标卫星图像；将所述目标卫星图像输入至预先训练的表征学习模型中，得到目标预测结果；其中，所述表征学习模型基于兴趣点对比样本和地理空间对比样本训练得到，所述目标预测结果用于评估所述目标区域的待监测指标；所述表征学习模型包括兴趣点表征学习模型和地理空间表征学习模型，其中，利用所述兴趣点对比样本训练所述兴趣点表征学习模型，以及，利用所述地理空间对比样本训练所述地理空间表征学习模型；所述兴趣点表征学习模型用于从所述目标卫星图像中提取兴趣点表征向量，所述地理空间表征学习模型用于从所述目标卫星图像中提取地理空间表征向量；所述利用所述兴趣点对比样本训练所述兴趣点表征学习模型，包括：采集卫星图像训练样本；针对所述卫星图像训练样本中的每一卫星图像，获取该卫星图像中各类兴趣点的数量，并形成兴趣点特征向量；计算该卫星图像所对应的兴趣点特征向量与所述卫星图像训练样本中其他卫星图像所对应的兴趣点特征向量之间的兴趣点特征向量欧氏距离；将与该卫星图像之间的兴趣点特征向量欧氏距离最短的卫星图像，与该卫星图像共同作为所述兴趣点对比样本；根据所述兴趣点对比样本，训练所述兴趣点表征学习模型至收敛；所述利用地理空间对比样本训练所述地理空间表征学习模型，包括：采集卫星图像训练样本；针对所述卫星图像训练样本中的每一卫星图像，根据经纬度数据，确定所述地理空间对比样本；根据所述地理空间对比样本，训练所述地理空间表征学习模型至收敛。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 一种卫星图像的表征学习方法及装置
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