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摘要：本发明涉及遥感图像目标检测技术领域，尤其是一种遥感滑坡目标检测模型、方法、系统和可读介质。本发明提出的遥感滑坡目标检测模型，首先在第一训练集上预先训练嵌入层、位置编码模块和注意力特征提取模块，实现对辅助图像所关联的知识属性的学习；然后再在完整的数据集上进一步训练注意力特征提取模块和Mask‑RCNN模型，实现知识特征和可见光图像特征的融合，全面描述滑坡的特征，采用深度学习模型自动提取复杂特征，提升对滑坡区域的检测能力。
主权项：1.一种遥感滑坡目标检测模型的训练方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、构建数据集存储滑坡样本{可见光图像,辅助图像；掩膜图像,边界框}，辅助图像为关联属性特征的灰度图像；可见光图像和灰度图像均为检测区域的拍摄图像；掩膜图像用于标注可见光图像上的滑坡区域；边界框用于标注可见光图像上的滑坡区域；S2、构建知识嵌入模型，知识嵌入模型包括顺序连接的：嵌入模块、注意力特征提取模块、位置编码模块和分割头；知识嵌入模型以辅助图像为输入，以掩膜图像为输出；S3、从数据集中提取第一训练集{辅助图像，掩膜图像}，令知识嵌入模型在第一训练集上进行训练，直至收敛；S4、从知识嵌入模型中提取顺序连接的嵌入模块、注意力特征提取模块和位置编码模块，令位置编码模块通过卷积模块连接Mask-RCNN模型，以构成基础模型；基础模型的输入数据包括可见光图像和辅助图像，输出为标注边界框和掩膜图像的可见光图像；S5、令基础模型在数据集{可见光图像,辅助图像；掩膜图像,边界框}上进行训练，以更新注意力特征提取模块、卷积模块和Mask-RCNN模型，直至基础模型收敛；收敛后的基础模型即为遥感滑坡目标检测模型。
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百度查询： 合肥工业大学 遥感滑坡目标检测模型、方法、系统和可读介质
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