[发明专利]一种基于Capsules-Unet模型的遥感图像深度学习分类方法和系统有效
| 申请号： | 202010199056.X | 申请日： | 2020-03-20 |
| 公开（公告）号： | CN111401455B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 廖静娟;郭宇娟 | 申请（专利权）人： | 中国科学院空天信息创新研究院 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048 |
| 代理公司： | 北京京万通知识产权代理有限公司 11440 | 代理人： | 许天易 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Capsules‑Unet模型的遥感图像深度学习分类方法和系统，包括：对遥感图像数据进行数据预处理，将预处理后的遥感图像数据分为训练集数据和验证集数据；以Unet模型为基本网络架构，融合胶囊(Capsules)模型，建立Capsules‑Unet模型；利用所述训练集数据和所述验证集数据对所述Capsules‑Unet模型进行训练，得到训练好的所述Capsules‑Unet模型；利用训练好的所述Capsules‑Unet模型对待分类的遥感图像数据进行分类。本发明建立了能够封装地物多维特征的遥感图像深度学习分类Capsules‑Unet模型，改进了现有的胶囊模型的动态路由算法，更准确和高效地对高分辨率遥感图像进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 capsules unet 模型 遥感 图像 深度 学习 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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