基于衛(wèi)星圖片缺陷的定位、識(shí)別和分類方法

基本信息

申請(qǐng)?zhí)?/td> CN201911235407.1 申請(qǐng)日 -
公開（公告）號(hào) CN110992344A 公開（公告）日 2020-04-10
申請(qǐng)公布號(hào) CN110992344A 申請(qǐng)公布日 2020-04-10
分類號(hào) G06T7/00;G06K9/62 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 蘇斌 申請(qǐng)（專利權(quán)）人 北京華恒盛世科技有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京科億知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所（普通合伙） 代理人 北京華恒盛世科技有限公司
地址 100013 北京市東城區(qū)和平里東街雍和航星科技園37號(hào)樓212室
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種基于衛(wèi)星圖片缺陷的定位、識(shí)別和分類方法，包括以下步驟：(1)預(yù)處理步驟，包括對(duì)原始圖片的噪點(diǎn)和噪線的特征進(jìn)行加強(qiáng)，把加強(qiáng)后的全部圖片切分成訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集；(2)模型訓(xùn)練，把訓(xùn)練數(shù)據(jù)集喂入深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，進(jìn)行迭代訓(xùn)練；用測試數(shù)據(jù)集評(píng)估訓(xùn)練好的模型的效果，得到最佳模型；(3)模型部署，用最佳模型對(duì)跟新圖推理，實(shí)時(shí)地得到新圖中缺陷的定位、識(shí)別和分類。本發(fā)明實(shí)現(xiàn)了端到端的學(xué)習(xí)，提高了篩圖的速度和精度，給原來深受困擾的人工篩圖生產(chǎn)效率低下的問題提供了一種自動(dòng)化、高效、精確的解決方案。