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申请/专利权人：华南农业大学
申请日：2024-01-04
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118053069A
主分类号：G06V20/10
分类号：G06V20/10;G06V20/13;G06V10/774;G06V10/82;G06V10/764;G06V10/80;G06V20/70;G06T7/62;G06T5/70
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.05.17#公开
摘要：本发明涉及农作物识别方法技术领域，更具体地，涉及一种基于时序SAR数据多特征融合的农作物识别方法及系统。其中方法包括：获取SAR数据并根据SAR数据得到时间序列散射特征、时间序列干涉特征和时间序列极化特征；然后进行特征融合获得特征融合影像；构建样本数据集，并根据样本数据集标注识别类别，得到标注样本；对神经网络模型训练，获得农作物识别模型；将待识别影像通过农作物识别模型进行识别，获得待识别影像的识别类别。本发明将根据SAR数据得到时间序列散射特征、时间序列干涉特征和时间序列极化特征进行特征融合，然后进行神经网络模型的训练，从而改善了通过SAR数据进行直接训练得到的神经网络模型识别精度差的问题。
主权项：1.一种基于SAR数据多特征融合的农作物识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1:获取SAR数据并根据SAR数据得到时间序列散射特征、时间序列干涉特征和时间序列极化特征；S2:根据时间序列散射特征、时间序列干涉特征和时间序列极化特征进行特征融合获得特征融合影像；S3:构建样本数据集，并根据样本数据集标注识别类别，得到标注样本；S4:构建神经网络模型，根据标注样本以及特征融合影像对神经网络模型训练，获得农作物识别模型；S5:获取待识别影像，将待识别影像通过农作物识别模型进行识别，获得待识别影像的识别类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南农业大学 基于时序SAR数据多特征融合的农作物识别方法及系统
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