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    • 1. 发明授权
    • 基于深度学习的复杂异物检测系统及方法
    • CN117292331B
    • 2024-02-02
    • CN202311592002.X
    • 2023-11-27
    • 四川发展环境科学技术研究院有限公司
    • 张健张爱民廖建国李欢欢赵栗笠
    • G06V20/52G06V10/764G06V10/82G06V10/44G06N3/0455G06N3/0464G06N3/08
    • 本申请实施例提供一种基于深度学习的复杂异物检测系统及方法,基于训练完成的形态学矢量编码模型,对前景图像分块后生成的各个水体图像分块数据进行区域形态学矢量编码,生成区域形态学矢量,并基于区域形态学矢量和预置复杂异物模板特征库中的各个预置复杂异物的模板区域形态学矢量,对各个水体图像分块数据进行复杂异物预测,生成分块复杂异物预测数据,通过具有粗粒度形态学矢量编码单元和细粒度形态学矢量编码单元构成的形态学矢量编码模型对各个水体图像分块数据进行区域形态学矢量编码,由此可以提取到准确的水体图像分块数据的区域形态学矢量,进而依据区域形态学矢量能够对目标水体采集图像数据进行精准复杂(56)对比文件黄琛.基于形态学的矢量形态表达模型的研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库_基础科学辑》.2012,A008-5.林友鑫.基于机器视觉的城市河道表观异物检测方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库_工程科技Ⅰ辑》.2021,B027-1124.廖文志.超光谱遥感图像特征提取和分类研究《.中国博士学位论文全文数据库_信息科技辑》.2012,I140-34.龚靖渝等.三维场景点云理解与重建技术.《中国图象图形学报》.2023,第28卷(第06期),1741-1766.Shiran Song等.Intelligent ObjectRecognition of Urban Water Bodies Basedon Deep Learning for Multi-Source andMulti-Temporal High Spatial ResolutionRemote Sensing Imagery《.sensors》.2020,第20卷(第2期),1-25.Wenbin An等.Fine-grained CategoryDiscovery under Coarse-grainedsupervision with Hierarchical WeightedSelf-contrastive Learning《.arXiv:2210.07733v1》.2022,1-10.