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一种基于卷积神经网络的滑坡灾害自动识别方法

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专利号 2023103183499 专利名称 一种基于卷积神经网络的滑坡灾害自动识别方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06V20/10(2022.01),G06V20/70(2022.01),G06V10/82(2022.01),G06V10/80(2022.01),G06V10/42(2022.01),G06V10/54(2022.01),G06V10/56(2022.01),G06V10/764(2022.01),G06V10/774(2022.01),G06N3/045(2023.01),G06N3/04
申请人 Chengdu University 申请地址 610000 四川省成都市外东十陵镇
发明人 王潇;雷湘琦;刘浩宇;董建辉;唐然;赵建军;李骅锦;王毅 申请日期 2023-03-29
下证状态 已下证 更新时间 2026-07-10 15:07:51
专利摘要 本发明公开了一种基于卷积神经网络的滑坡灾害自动识别方法,涉及地质灾害识别领域,其包括以下步骤:建立滑坡解译数据库,将影像中的滑坡区域作为正样本,将影像中非滑坡区域作为负样本;构建并采用正负样本训练多路径PSPNet网络,得到训练后的多路径PSPNet网络;采用训练后的多路径PSPNet网络对目标影像进行识别,将训练后的多路径PSPNet网络的输出结果作为滑坡灾害识别结果,完成滑坡灾害自动识别。本发明提高了滑坡识别精度,有效提升了滑坡识别能力,可以为地质灾害专家提供滑坡灾害识别的目标区域,能够有效提高区域滑坡灾害调查的效率和准确性。

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卖方 企业营业执照
专利证书原件
身份证
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