一种尺度变化策略支持的城市绿地深度学习提取方法
公开
摘要
本发明公开一种尺度变化策略支持的城市绿地深度学习提取方法，主要包括四部分：（1）对象单元提取：利用尺度寻优算法支持的影像多尺度分割，获得对象单元与对象级特征；（2）场景种子点提取：利用二叉树采样算法，逐对象单元计算场景种子点个数，并采用无监督算法计算场景种子点集合；（3）场景分类网络训练：以种子点为中心进行影像裁切，构建场景分类数据集并训练场景分类网络；（4）场景分类与像素级结果还原：预测场景分类结果，利用多数投票法获取单个对象单元的分类结果，并生成城市绿地像素级提取结果。本算法通过尺度变化策略，实现了样本由像素级向场景级的转换，降低了样本标注难度，达到以较低的成本自动提取城市绿地的目的。
基本信息
专利标题 ：
一种尺度变化策略支持的城市绿地深度学习提取方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114612787A
申请号 ：
CN202210277432.1
公开（公告）日 ：
2022-06-10
申请日 ：
2022-03-21
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
林聪李二珠傅俊豪周梦潇胡春霞卢婷
申请人 ：
南京市测绘勘察研究院股份有限公司
申请人地址 ：
江苏省南京市建邺区创意路88号
代理机构 ：
南京钟山专利代理有限公司
代理人 ：
王磊
优先权 ：
CN202210277432.1
主分类号 ：
G06V20/10
IPC分类号 ：
G06V20/10 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08 G06V10/762 G06V10/774 G06V10/82
法律状态
2022-06-10 ：
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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