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申请/专利权人：广东美晨通讯有限公司
申请日：2024-03-20
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN118115741A
主分类号：G06V10/26
分类号：G06V10/26;G06V20/13;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/80;G06V10/82
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.18#实质审查的生效;2024.05.31#公开
摘要：一种轻量化遥感云图像语义分割方法，包括以下步骤：获取遥感云图像；对接收的遥感云图像的特征进行分组卷积形成多个分组，对每个分组进行独立的卷积操作，最后将各个小组的输出合并起来形成一个总特征数据；对总特征数据进行通道划分形成均等的N等份特征，对该N等份特征进行不同尺度的特征信息提取，从而产生不同尺度的感受野，从而获取不同尺度的上下文信息，最后，将N等份特征融合拼接在一起；对融合拼接在一起后的特征数据进行补零和融合处理，形成数据集；训练网络，将数据集中有云的部分标记为白色，其余标记为黑色，对网络进行训练，输出分割图。本发明能对不同形状云的边缘结构进行关注，客观上能更好的避免漏警和误警。
主权项：1.一种轻量化遥感云图像语义分割方法，其特征在于，包括以下步骤：获取遥感云图像；构建轻量化残差模块，对接收的遥感云图像的特征进行分组卷积形成多个分组，对每个分组进行独立的卷积操作，最后将各个小组的输出合并起来形成一个总特征数据；构建空间金字塔池化模块ASPP，对总特征数据进行通道划分形成均等的N等份特征，对该N等份特征进行不同尺度的特征信息提取，从而产生不同尺度的感受野，从而获取不同尺度的上下文信息，最后，将N等份特征融合拼接在一起；构建结构重参数化模块，对融合拼接在一起后的特征数据进行补零和融合处理，形成数据集；训练网络，使用Adam优化器以及学习率线性衰减，将数据集中有云的部分标记为白色，其余标记为黑色，对网络进行训练，输出分割图。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东美晨通讯有限公司 一种轻量化遥感云图像语义分割方法
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