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Object-based Convolutional Neural Network for Land Use Classification

机译:基于对象的卷积神经网络在土地利用分类中的应用

摘要

An object-based convolutional neural network (OCNN) method and system for urban land use classification from VFSR imagery are described. In the OCNN, segmented objects consisting of linearly shaped objects (LS-objects) and other general objects (G-objects), are utilized as functional units. The G-objects are precisely identified and labelled through a single large input window (128×128) CNN with a deep (eight-layer) network to perform a contextual object-based classification. Whereas the LS-objects are each distinguished accurately using a range of small input window (48×48) CNNs with less deep (six-layer) networks along the objects' lengths through majority voting. The locations of the input image patches for both CNN networks are determined by considering both object geometry and its spatial anisotropy, such as to accurately classify the objects into urban land use classes.
机译:描述了一种基于对象的卷积神经网络(OCNN)方法和系统,用于从VFSR图像进行城市土地利用分类。在OCNN中,由线性对象(LS对象)和其他普通对象(G对象)组成的分段对象被用作功能单元。通过具有深层(八层)网络的单个大输入窗口(128×128)CNN来精确标识和标记G对象,以执行基于上下文的基于对象的分类。 LS对象使用一系列小的输入窗口(48×48)CNN进行精确区分,这些CNN沿对象的长度方向具有较少的深度(六层)网络,并通过多数表决。通过考虑对象的几何形状及其空间各向异性来确定两个CNN网络的输入图像斑块的位置,以便将对象准确地分类为城市土地使用类别。

著录项

  • 公开/公告号US2020117959A1

    专利类型

  • 公开/公告日2020-04-16

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 ORDNANCE SURVEY LIMITED;

    申请/专利号US201816156044

  • 发明设计人 ISABEL SARGENT;CE ZHANG;PETER M. ATKINSON;

    申请日2018-10-10

  • 分类号G06K9/68;G06K9/62;G06K9;G06T7/10;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 11:25:04

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