龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：无锡学院
摘要：本发明公开了一种基于多层特征信息融合的滑坡图像分割方法，具体为：获取滑坡图像数据集，并进行预处理后划分为训练集和验证集；构建基于多层特征信息融合的滑坡图像语义分割网络模型，包括编码器和解码器两部分，其中，编码器由主干网络、级联带状空间金字塔池化模块和高效通道注意力模块构成，解码器由多层特征信息融合结构构成；利用训练集和验证集分别对网络模型进行训练和验证，计算损失函数并进行反向传播，更新网络模型参数，得到训练好的滑坡图像语义分割网络模型；将待分割的滑坡图像输入到训练好的滑坡图像语义分割网络模型中，得到待分割滑坡图像的分割结果。本发明通过增强滑坡图像的边缘信息提升对滑坡区域的检测能力。
主权项：1.一种基于多层特征信息融合的滑坡图像分割方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，获取滑坡图像数据集，并对滑坡图像数据集进行预处理，将预处理后的数据集划分为训练集和验证集；所述滑坡图像数据集中的每个滑坡图像数据均包括滑坡原始图像、滑坡原始图像对应的高程数字模型图像以及滑坡原始图像对应的标签图；步骤2，构建基于多层特征信息融合的滑坡图像语义分割网络模型，包括编码器和解码器两部分，其中，编码器由主干网络、级联带状空间金字塔池化模块、第一1×1卷积层和高效通道注意力模块构成，解码器由多层特征信息融合结构构成；步骤3，利用训练集和验证集分别对步骤2构建的网络模型进行训练和验证，计算损失函数并进行反向传播，更新网络模型参数，得到训练好的滑坡图像语义分割网络模型；步骤4，将待分割的滑坡图像输入到步骤3训练好的滑坡图像语义分割网络模型中，得到待分割滑坡图像的分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 无锡学院 一种基于多层特征信息融合的滑坡图像分割方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号