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申请/专利权人：安康市自然资源信息科技有限公司
摘要：本发明公开了基于深度学习的遥感影像对象识别方法及系统，涉及影像识别技术领域，包括：获取遥感影像的成像比例；得到至少一个识别区域；得到至少一个不规则对象分类和至少一个规则对象分类；得到至少一个预识别特征；形成不规则对象分类的特异识别特征；使用规则对象分类，对待识别对象进行识别；当使用规则对象分类无法识别时，使用不规则对象分类，对待识别对象进行识别；当使用不规则对象分类无法识别时，对待识别对象和可疑样本对象进行像素比对，得到最终样本对象。通过设置对象分类模块、特征形成模块、识别判断模块和全面比对模块，在保证识别效率的同时，也能保证识别的完整性，不会出现个别对象无法识别的情况。
主权项：1.基于深度学习的遥感影像对象识别方法，其特征在于，包括：获取遥感影像的成像比例；对遥感影像的区域进行划分，得到至少一个识别区域；得到至少一个样本对象及其对应的样本图像，样本对象包含遥感影像中的所有对象的种类，样本对象的名称已知，基于样本图像，对样本对象进行分类，得到至少一个不规则对象分类和至少一个规则对象分类，其中，不规则对象分类中的不规则对象为同类对象，规则对象分类中的规则对象为同类对象；对不规则对象分类中的不规则对象进行特征形成，得到至少一个预识别特征，至少一个预识别特征与不规则对象分类配对；基于预识别特征，形成不规则对象分类的特异识别特征；获取待识别对象的图像，使用规则对象分类，对待识别对象进行识别；当使用规则对象分类无法识别时，使用不规则对象分类，对待识别对象进行识别；当使用不规则对象分类无法识别时，基于遥感影像的成像比例，获取待识别对象的实际尺寸，获取待识别对象所在识别区域作为目标识别区域，基于待识别对象的实际尺寸和目标识别区域，获取与待识别对象相近的至少一个样本对象，作为可疑样本对象；对待识别对象和至少一个可疑样本对象进行像素比对，得到最终样本对象。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安康市自然资源信息科技有限公司 基于深度学习的遥感影像对象识别方法及系统
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