基于高分辨率遥感卫星影像的杆塔倒断检测模型训练方法
授权
摘要
本发明实施例公开了一种基于高分辨率遥感卫星影像的杆塔倒断检测模型训练方法，利用卷积神经网络的容错能力、并行处理能力和自学习能力，使得能够自动学习并刻画出图像数据的内在多级特征并逐级抽象，无需手动设计特征，能够达到同时实现特征学习和分类检测的目的，自适应性能好，具有较高的识别率，更加智能化，减少人工的操作。
基本信息
专利标题 ：
基于高分辨率遥感卫星影像的杆塔倒断检测模型训练方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109410190A
申请号 ：
CN201811197275.3
公开（公告）日 ：
2019-03-01
申请日 ：
2018-10-15
授权号 ：
CN109410190B
授权日 ：
2022-04-29
发明人 ：
王彤吴昊陈海涵马凯黄勇周恩泽谢志文魏瑞增
申请人 ：
广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请人地址 ：
广东省广州市越秀区东风东路757号
代理机构 ：
北京集佳知识产权代理有限公司
代理人 ：
张春水
优先权 ：
CN201811197275.3
主分类号 ：
G06T7/00
IPC分类号 ：
G06T7/00
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06T
一般的图像数据处理或产生
G06T7/00
图像分析
法律状态
2022-04-29 ：
授权
2019-03-26 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06T 7/00
申请日 : 20181015
申请日 : 20181015
2019-03-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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