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基于深度学习的航拍图像识别方法及相关产品
申请人信息
- 申请人:广东泰一高新技术发展有限公司
- 申请人地址:516006 广东省惠州市仲恺高新区仲恺大道(惠环段)448号同方信息港大厦2208、2209、2210、2211房
- 发明人: 广东泰一高新技术发展有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 基于深度学习的航拍图像识别方法及相关产品 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410239544.7 |
| 申请日 | 2024/3/4 |
| 公告号 | CN117830882A |
| 公开日 | 2024/4/5 |
| IPC主分类号 | G06V20/17 |
| 权利人 | 广东泰一高新技术发展有限公司 |
| 发明人 | 黄山; 王宇翔; 马玉宽; 卢燕婷 |
| 地址 | 广东省惠州市仲恺高新区仲恺大道(惠环段)448号同方信息港大厦2208、2209、2210、2211房 |
摘要文本
本申请是关于一种基于深度学习的航拍图像识别方法及相关产品。该方法包括：获取违建识别图像组，所述违建识别图像组包括至少一对由原始态图像和变化态图像配对组合的图像组；依次通过CNN骨干模块，双时态图像转换模块以及预测头模块对所述违建识别图像组进行处理；通过分类模块对所述预测头模块的输出进行处理，得到违建识别图像组的识别结果，所述识别结果包括变化态图像相对于与其配对的原始态图像是否存在违建情况。 更多数据：
专利主权项内容
来源：马 克 数 据 网 。1.一种基于深度学习的航拍图像识别方法，其特征在于，通过航拍图像识别网络对目标图像进行违建识别，所述航拍图像识别网络包括：CNN骨干模块，双时态图像转换模块以及预测头模块；所述识别方法包括：获取违建识别图像组，所述违建识别图像组包括至少一对由原始态图像和变化态图像配对组合的图像组；依次通过CNN骨干模块，双时态图像转换模块以及预测头模块对所述违建识别图像组进行处理；通过分类模块对所述预测头模块的输出进行处理，得到违建识别图像组的识别结果，所述识别结果包括变化态图像相对于与其配对的原始态图像是否存在违建情况。