申请/专利权人：中国水利水电第七工程局有限公司

申请日：2024-02-01

公开（公告）日：2024-04-05

公开（公告）号：CN117671508B

主分类号：G06V20/10

分类号：G06V20/10;G06V10/764;G06V10/44;G06V10/26;G06N3/0464;G06N3/044;G06N3/08

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.05#授权;2024.03.26#实质审查的生效;2024.03.08#公开

摘要：本申请提供一种基于SAR图像的高陡边坡滑坡检测方法及系统，通过具有滑坡标注数据的第一高陡边坡SAR样本图像对基础神经网络进行过度适应知识学习，生成了基础高陡边坡滑坡检测模型，利用基础高陡边坡滑坡检测模型依据权重关注选择策略提取第二高陡边坡SAR样本图像中的各个滑坡特征标签分别对应的滑坡权重矢量，构建了滑坡权重矢量特征库，依据所述概率值和所述滑坡权重矢量特征库，可以有效地确定第二高陡边坡SAR样本图像的滑坡标注数据，从而生成具有有滑坡标注数据的第二高陡边坡SAR样本图像，依据具有有滑坡标注数据的第二高陡边坡SAR样本图像进行参数学习生成目标高陡边坡滑坡检测模型，有效地提高了滑坡检测的精度和速度。

主权项：1.一种基于SAR图像的高陡边坡滑坡检测方法，其特征在于，所述方法包括：依据具有滑坡标注数据的第一高陡边坡SAR样本图像对基础神经网络进行过度适应知识学习，生成基础高陡边坡滑坡检测模型，所述基础神经网络依据权重关注选择策略采集滑坡标注数据表征的滑坡特征标签的滑坡权重矢量；依据所述基础高陡边坡滑坡检测模型依据权重关注选择策略提取第二高陡边坡SAR样本图像中的各个滑坡特征标签分别对应的滑坡权重矢量，生成包含各所述滑坡权重矢量的各个滑坡特征标签分别对应的滑坡权重矢量特征库，并确定各个滑坡特征标签分别对应的概率值，所述第二高陡边坡SAR样本图像不具有滑坡标注数据；依据所述概率值和所述滑坡权重矢量特征库，确定所述第二高陡边坡SAR样本图像的滑坡标注数据，生成具有有滑坡标注数据的第二高陡边坡SAR样本图像；依据具有有滑坡标注数据的第二高陡边坡SAR样本图像，对所述基础高陡边坡滑坡检测模型进行参数学习，生成目标高陡边坡滑坡检测模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国水利水电第七工程局有限公司 基于SAR图像的高陡边坡滑坡检测方法及系统

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