申请/专利权人：广东省水利水电科学研究院

申请日：2023-12-12

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117876809A

主分类号：G06V10/774

分类号：G06V10/774;G06V10/764;G06V20/13;G06V10/80

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：本发明公开了一种黑臭水体模型的训练方法、识别方法、系统、设备及介质，其中，该训练方法通过获取原始的卫星水体数据集；对卫星水体数据集进行校正预处理，得到校正数据集，校正数据集包括光谱校正数据和空间校正数据；根据空间校正数据，对光谱校正数据进行光谱融合处理，得到融合数据集，融合数据集包括多个融合图像，每个融合图像用于记录水体在红光波段、绿光波段、蓝光波段、近红外波段和短波红外波段下的光谱反射率；根据融合数据集，对初始化的黑臭水体模型进行参数更新，得到训练好的黑臭水体模型。该训练方法可以有效提高水体识别的适用范围和识别准确度，以及，可以定量地对评估水体的黑臭程度。本发明涉及图像处理技术领域。

主权项：1.一种黑臭水体模型的训练方法，其特征在于，包括：获取原始的卫星水体数据集；对所述卫星水体数据集进行校正预处理，得到校正数据集，所述校正数据集包括光谱校正数据和空间校正数据；根据所述空间校正数据，对所述光谱校正数据进行光谱融合处理，得到融合数据集，所述融合数据集包括多个融合图像，每个融合图像用于记录水体在红光波段、绿光波段、蓝光波段、近红外波段和短波红外波段下的光谱反射率；根据所述融合数据集，对初始化的黑臭水体模型进行参数更新，得到训练好的黑臭水体模型。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 广东省水利水电科学研究院 黑臭水体模型的训练方法、识别方法、系统、设备及介质

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD