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申请/专利权人：成都理工大学
摘要：本发明公开了一种用于高原山地的云雪湖泊图像识别方法，具体涉及云雪湖泊图像识别技术领域。本发明采用支持向量机进行分割，大幅度降低了遥感影像同物异谱和异物同谱的影响，可降低分割难度并提高分类精度，更易对云雪湖泊图像进行标注，使其能够满足分割数据集的标准；将FPN深度学习模型和MobileNet‑v2卷积神经网络进行结合，提取不同尺度特征，提高预测结果的精度，且因为深度可分离卷积的使用，降低了模型的参数量并利于设备的部署；且MobileNet‑v2卷积神经网络引入线性瓶颈结构、宽度多尺度结构和倒残差结构，减少模型的计算成本，更好地保留信息并提高识别方法的性能和非线性表示能力。
主权项：1.一种用于高原山地的云雪湖泊图像识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取高原山地的云雪湖泊的遥感影像数据；S2、对遥感影像数据进行预处理，获取假彩色影像数据；S3、将假彩色影像数据输入至云雪湖泊图像识别模型，得到识别结果，完成对云雪湖泊图像的识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 成都理工大学 一种用于高原山地的云雪湖泊图像识别方法
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