一种基于卷积神经网络的遥感图像场景分类方法

    公开(公告)号:CN111783688B

    公开(公告)日:2022-03-22

    申请号:CN202010637993.9

    申请日:2020-07-02

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的遥感图像场景分类方法,该方法获取待分类的遥感图像;通过预先训练的卷积神经网络模型对所述遥感图像进行分类;将分类结果作为所述遥感图像的场景分类结果。其中,卷积神经网络模型为:第一层卷积层,后依次接BN层,激活函数,接池化层;第二层卷积层,后依次接BN层,激活函数,接池化层;第三层卷积层,后依次接BN层,激活函数,接池化层;第四层卷积层,后依次接BN层,激活函数;第五层卷积层,后依次接BN层,激活函数,接池化层;第六层全连接层;第七层全连接层;第八层全连接层。通过BN层进行批量归一化处理,达到即保证了特征提取能力,又能提高模型收敛速度的效果。

    一种剔除测量空白域影响的岩体广义RQD获取方法

    公开(公告)号:CN108763804B

    公开(公告)日:2019-05-03

    申请号:CN201810569892.5

    申请日:2018-06-05

    Applicant: 吉林大学

    Abstract: 本发明公开了一种剔除测量空白域影响的岩体广义RQD获取方法,方法包括:针对待处理的岩体,采用摄影测量方法,建立岩体边坡三维模型;根据模型的实测数据,采用空间圆盘规则,建立岩体不连续面三维模型;获取空白域信息;设置至少一个用于填充空白域的填充物,获取具有至少一个填充物的不连续面三维模型;针对具有至少一个填充物的不连续面三维模型,通过遍历方式选择出平行于X轴、Y轴和Z轴方向测线群分别对应的最佳不连续面间距阈值,根据测线与空间圆盘、填充物的空间关系,获取剔除空白域影响的岩体广义RQD。本发明基于不连续面实测数据获取剔除空白域影响的岩体广义RQD,可以更加真实地评价岩体完整性质量。

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