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申请/专利权人：阳光学院
申请日：2024-05-06
公开（公告）日：2024-06-04
公开（公告）号：CN118130742A
主分类号：G01N33/18
分类号：G01N33/18;G06V20/10;G06V20/70;G06V10/26;G06V10/54;G06V10/46;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/0895;G06N3/096
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本申请属于遥感图像处理和分析技术领域，提供了一种基于迁移学习的河湖水质遥感反演及评价方法，本发明结合迁移学习和半监督学习，对比分析标定训练集样本和未标定训练集样本，得到适配样本群，再基于适配样本群，根据河湖水质图像前背景风格相似性确定迁移学习的预处理样本，对筛选出的预处理样本进行迁移学习并赋予相应辅助标签，将具有辅助标签的训练样本进行水质质量识别网络的训练，完成河湖水质的识别评价，具有标签的可信度高和网络训练效率高的特点。
主权项：1.基于迁移学习的河湖水质遥感反演及评价方法，其特征在于，所述方法包括：采集河湖水质图像，得到河湖水质图像的训练集；对所述训练集进行部分标记，得到标定训练集样本和未标定训练集样本；分析所述标定训练集样本和所述未标定训练集样本的前景区域信息量和灰度值熵值特征，获得所述未标定训练集样本的适配度，并得到所述未标定训练集样本中所述标定训练集样本的适配样本群；基于所述适配样本群，分析所述标定训练集样本和所述未标定训练集样本的前景区域信息量，结合所述适配度，量化获得所述适配样本群内训练图像对应所述标定训练集样本的风格相似性，并得到所述适配样本群内的优化样本；对所述优化样本进行迁移学习，标记所述未标定训练样本，得到辅助标签；对具有所述辅助标签的训练集进行水质质量识别网络的训练，识别评价河湖水质。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 阳光学院 基于迁移学习的河湖水质遥感反演及评价方法
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