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基于深度学习技术的野外调查方法、系统

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本发明提供一种基于深度学习技术的野外调查方法、系统，该方法包括：S101：获取深度学习平台基于样本集进行训练得到的深度学习模型以及举证照片；S102：通过深度学习模型获取举证照片的识别类型结果，根据举证照片的识别类型结果判断同一个目标图斑的举证照片是否具备特征一致性，若是，则执行S103，若否，则执行S104；S103：使用规则引擎，根据举证照片的识别类型结果，结合土地利用现状进行分析判断，以获取目标图斑的调查结果；S104：确定举证照片不具备特征一致性。本发明能够通过深度学习模型自动识别举证照片对应的地类，识别更准确，通过对不满足要求的异常照片的提醒避免工作反复，并且通过规则引擎获取调查结果，速度快且不容易出错。

著录项

公开/公告号CN111597377B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-05-11

原文格式PDF
申请/专利权人广东省国土资源测绘院;
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申请/专利号CN202010269563.6
发明设计人张应裕;魏瑄;王冬至;王斌;黄兴;林东铨;黎鑫宇;曾灿荣;周正玉;易雅琴;陈艳丽;王彦泽;林康恩;
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申请日2020-04-08
分类号G06F16/587(20190101);G06F16/29(20190101);G06N20/00(20190101);
代理机构44288 广州市越秀区哲力专利商标事务所(普通合伙);
代理人曾令军
地址 510000 广东省广州市广州大道北伍仙桥街28号
入库时间 2022-08-23 11:46:07

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