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申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明提供一种基于深度学习的永久散射体点选取方法，基于永久散射体在时序上表现为长时间的散射特性稳定，在空间上则往往与周围的像素点表现出不同的散射特性的特点，本发明利用3DU‑net结构提取时序SAR图像的空间特征，利用CLSTM结构提取时序SAR图像的时序特征，对永久散射体特征的考虑更为全面；同时，本发明使用端到端的神经网络进行永久散射体的选取，处理过程中特征的提取和网络参数的选择均由网络自行完成，整个过程不需要人为操作，不会引入研究者主观因素的影响，不仅提高了选点的准确度，还更为有效的平衡了选点结果的质量和数量。
主权项：1.一种基于深度学习的永久散射体点选取方法，其特征在于，采用训练好的3DU-net结构提取待测时序SAR图像的空间特征，得到空间特征图；采用训练好的CLSTM结构提取空间特征图的时序特征，并根据时序特征确定待测时序SAR图像上各像素点为永久散射体的概率，将概率大于设定阈值的像素点选取为永久散射体。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 一种基于深度学习的永久散射体点选取方法
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