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申请/专利权人：威海凯思信息科技有限公司
摘要：本发明涉及地理信息识别技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的地理信息的识别方法及系统。所述方法包括以下步骤：对区域地理融合图像进行环境干扰去除，生成区域地理干扰去除图像；对区域地理干扰去除图像进行多维特征融合，生成区域地理融合特征图；利用自动编码器对区域地理融合特征图进行地理高维重建，生成高精度区域地理特征图谱；对区域地理融合图像进行区域地理动态变化捕捉，生成区域地理动态变化信息数据；根据区域地理动态变化信息数据对区域地理融合图像进行动态地物区域标记，生成区域地理动态地物变化区域。本发明通过多源数据整合、环境干扰处理、动态变化监测和地形仿真，提高了地理信息识别的更新速度和准确性。
主权项：1.一种基于深度学习的地理信息的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1：获取区域多源遥感图像集；对区域多源遥感图像集进行时空对齐，生成标准区域多源空间对齐图像集和标准区域多源空间对齐图像集；将标准区域多源空间对齐图像集和标准区域多源时间对齐图像集进行图像融合，生成区域地理融合图像；步骤S2：对区域地理融合图像进行环境干扰去除，生成区域地理干扰去除图像；对区域地理干扰去除图像进行多维特征融合，生成区域地理融合特征图；利用自动编码器对区域地理融合特征图进行地理高维重建，生成高精度区域地理特征图谱；步骤S3：对区域地理融合图像进行区域地理动态变化捕捉，生成区域地理动态变化信息数据；根据区域地理动态变化信息数据对区域地理融合图像进行动态地物区域标记，生成区域地理动态地物变化区域；根据区域地理动态地物变化区域对高精度区域地理特征图谱进行地物精准分类标注，生成区域地物分类图谱；步骤S4：基于区域地物分类图谱和高精度区域地理特征图谱进行深度估计，生成区域地理信息深度图；对区域地理信息深度图进行地形仿真，生成区域地理仿真地形模型；对区域地理仿真地形模型进行智能地理环境分析预测，生成区域地理环境预测数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 威海凯思信息科技有限公司 一种基于深度学习的地理信息的识别方法及系统
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