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申请/专利权人：大连理工大学
摘要：一种多类型溢油类似物精确分类和语义分割方法，属于海洋遥感与人工智能交叉技术领域，包括：基于多种溢油类似物与溢油监测数据建立双网络结构，包括溢油类似物精确分类网络和溢油语义分割网络；其次，利用随机噪声和多类别标签信息输入至一阶段生成器中，设计标签概率控制器自适应控制一阶段生成器生成的样本概率；最后，二阶段双生成器协同提取溢油全局和局部特征信息，二阶段判别器反馈优化二阶段双生成器，循环迭代更新，生成溢油分割结果。本发明能够实现类型溢油相似物精确分类和语义分割，有效解决溢油相似物数据之间存在类别不平衡将导致对较小类别的错误分类的偏差估计，复杂场景下分割阶段难以有效学习溢油的全局和局部信息，导致小溢油区域漏判、溢油边缘区域不完整等问题。缓解溢油类似物样本不平衡及溢油全局局部信息难以有效学习对模型结果的影响，增强模型的性能与鲁棒性。
主权项：1.一种多类型溢油类似物精确分类和语义分割方法，其特征在于，所述的方法，首先基于复杂场景下SAR影像中多种溢油类似物与溢油监测数据，建立双网络结构，包括溢油类似物精确分类网络和溢油语义分割网络，其中溢油类似物精确分类网络包含标签概率控制器、一阶段生成器、一阶段判别器，溢油语义分割网络包含二阶段双生成器、二阶段判别器、交补运算；其次，利用随机噪声和多类别标签信息输入至一阶段生成器中，并设计标签概率控制器自适应控制一阶段生成器生成的样本概率；最后，提出二阶段双生成器协同提取溢油全局和局部特征信息，二阶段判别器反馈优化二阶段双生成器，循环迭代更新，利用交补运算结合生成溢油分割结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连理工大学 多类型溢油类似物精确分类和语义分割方法
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