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一种基于多数投票的深度学习城市功能区分类方法

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城市功能区分类以往研究多基于POI等社会属性数据与其他数据融合，但基于社会属性数据进行功能区分类存在一些不容忽视的问题。本发明针对上述问题，公开了一种基于多数投票的深度学习城市功能区分类方法，用于稳健准确的从高分辨率遥感影像中对城市功能区进行分类。本发明的目的通过以下技术步骤实现：步骤1)图像和矢量的预处理。步骤2)为针对深度学习需要大量的样本问题，进行样本制作。步骤3)针对在遥感领域，具体分类任务的海量训练样本的收集十分困难，而且复杂昂贵，构建大规模、高质量的带标注数据集几乎无法实现的问题，基于GoogLeNet进行迁移学习。步骤4)利用分解的方法将大尺寸的图像分割成尺寸较小的单元进行处理。步骤5)利用多数投票策略确定最终分类结果。

著录项

公开/公告号CN111639672A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-08

原文格式PDF
申请/专利权人中国科学院空天信息创新研究院;
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申请/专利号CN202010329285.9
发明设计人孟庆岩;孙震辉;赵茂帆;张颖;
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申请日2020-04-23
分类号G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);
代理机构11309 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人陈霁
地址 100101 北京市朝阳区大屯路3号9718信箱
入库时间 2023-06-19 08:11:16

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