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申请/专利权人：自然资源部第三地理信息制图院;四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院
摘要：本申请公开了一种基于深度学习的遥感影像极值检查方法、设备及介质，涉及遥感影像处理技术领域，该方法包括将遥感影像数据输入至训练好的检查卷积核模型，采用GPU加速计算方法，得到遥感影像数据中各极值点的位置和数量；其中，检查卷积核模型的训练过程为：获取样本遥感影像数据；对样本遥感影像数据进行目标标记，得到标记后的样本遥感影像数据；目标包括样本遥感影像数据中各极值点的位置和数量；根据各标记后的样本遥感影像数据，构建遥感影像数据集；基于遥感影像数据集，对检查卷积核模型进行训练，得到训练后的检查卷积核模型。本申请通过设计检查卷积核模型，驱动GPU进行栅格计算，大幅提高了遥感影像处理的效率和准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的遥感影像极值检查方法，其特征在于，所述遥感影像极值检查方法包括：获取目标区域的遥感影像数据；将所述遥感影像数据输入至训练好的检查卷积核模型，采用GPU加速计算方法，得到所述遥感影像数据中各极值点的位置和数量；其中，检查卷积核模型的训练过程为：获取样本遥感影像数据；对所述样本遥感影像数据进行目标标记，得到标记后的样本遥感影像数据；所述目标包括样本遥感影像数据中各极值点的位置和数量；根据各所述标记后的样本遥感影像数据，构建遥感影像数据集；所述遥感影像数据集中包括以设定比例划分的训练集、测试集和验证集；基于所述遥感影像数据集，对检查卷积核模型进行训练，得到训练后的检查卷积核模型；其中，检查卷积核模型为采用1x1卷积核进行叠加计算的卷积核模型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 自然资源部第三地理信息制图院 四川省国土空间生态修复与地质灾害防治研究院 一种基于深度学习的遥感影像极值检查方法、设备及介质
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