专利名称：一种基于深度学习的遥感影像自动标注方法专利类型：发明专利
发明人：赫晓慧,李盼乐,程淅杰,邱芳冰,李志强,乔梦佳,李代
栋
申请号：CN201911332974.9申请日：20191220公开号：CN111079847A公开日：20200428
摘要：本发明涉及一种基于深度学习的遥感影像自动标注方法，包括以下步骤：将从电子地图中获取的遥感影像进行配准，获取对应遥感影像中的建筑物和道路的矢量数据；将获取的矢量数据转化为栅格影像，用于模型训练的含有噪声的数据集；通过滑动窗口将原始数据集进行剪裁，利用剪裁得到的数据集对多任务深度学习模型(MDLF)进行训练，通过对该深度神经网络进行调整，得到最优的训练模型，得到训练好的多任务深度学习模型；将待测试的遥感影像输入至深度神经网络；通过深度神经网络对测试集进行遥感影像分类输出结果，从而得到待测遥感影像的目标识别结果；本发明不需要设置大量的网络训练参数，结构简单，训练速度快。
申请人：郑州大学
地址：450001 河南省郑州市高新技术开发区科学大道100号
国籍：CN
代理机构：郑州裕晟知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人：王瑞
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