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基于视觉大模型的滑坡自动识别方法、系统和计算机设备
摘要文本
本发明公开了一种基于视觉大模型的滑坡自动识别方法、系统和计算机设备，涉及滑坡识别技术领域，方法包括：构建滑坡语义分割模型，对滑坡语义分割模型进行训练，得到训练好的滑坡语义分割模型；利用训练好的预设深度学习模型，得到待识别滑坡图像的滑坡目标的检测框，根据待识别滑坡图像的滑坡目标的检测框，得到待识别滑坡图像的滑坡语义提示信息；将待识别滑坡图像的滑坡语义提示信息输入训练好的滑坡语义分割模型，得到待识别滑坡图像的语义分割掩膜。本发明将遥感大数据与视觉大模型的优势相结合，有效改善了传统滑坡识别方法在空间泛化能力差、样本依赖性强等方面的问题。
申请人信息
- 申请人:中国自然资源航空物探遥感中心
- 申请人地址:100083 北京市海淀区学院路29号
- 发明人: 中国自然资源航空物探遥感中心
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于视觉大模型的滑坡自动识别方法、系统和计算机设备 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202311352030.4 |
| 申请日 | 2023/10/18 |
| 公告号 | CN117671480A |
| 公开日 | 2024/3/8 |
| IPC主分类号 | G06V20/10 |
| 权利人 | 中国自然资源航空物探遥感中心 |
| 发明人 | 于峻川; 马燕妮; 陈扬洋; 吴琼; 董元彪; 葛大庆; 郭兆成 |
| 地址 | 北京市海淀区学院路29号 |
专利主权项内容
1.一种基于视觉大模型的滑坡自动识别方法，其特征在于，包括：构建滑坡语义分割模型，对所述滑坡语义分割模型进行训练，得到训练好的滑坡语义分割模型，其中，所述滑坡语义分割模型的输入为滑坡语义提示信息，所述滑坡语义分割模型的输出为滑坡的语义分割掩膜，滑坡语义分割模型的图像编码器包括视觉大模型特征提取器；利用训练好的预设深度学习模型，得到待识别滑坡图像的滑坡目标的检测框，根据所述待识别滑坡图像的滑坡目标的检测框，得到所述待识别滑坡图像的滑坡语义提示信息；将所述待识别滑坡图像的滑坡语义提示信息输入所述训练好的滑坡语义分割模型，得到所述待识别滑坡图像的语义分割掩膜。