公开(公告)号：CN115359370A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202211290200.6

申请日：2022-10-21

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 陈志豪 ,  李旭涛 ,  叶允明

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供一种遥感图像云检测方法、装置、计算机装置及存储介质，涉及图像处理和深度学习领域，所述方法包括：获取遥感图像，对遥感图像进行云及云掩膜标注，得到数据集；对数据集进行预处理，得到用于云检测网络模型训练的训练集；将训练集输入云检测网络模型并进行训练，获得数据模型；根据数据集获得预测集，并将预测集作为数据模型的输入进行测试，获得云检测结果。通过结合多尺度空间注意力和通道注意力机制的方式有效提高云检测质量，在具有大量包含丰富信息的通道的遥感图像上取得了显著的性能提升，通过特征融合模块在高维空间构造了复杂的线性组合，使模型学习得到有效的融合方式，从而实现高质量的云检测效果。

公开(公告)号：CN115359370B

公开(公告)日：2023-01-24

申请号：CN202211290200.6

申请日：2022-10-21

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 陈志豪 ,  李旭涛 ,  叶允明

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明提供一种遥感图像云检测方法、装置、计算机装置及存储介质，涉及图像处理和深度学习领域，所述方法包括：获取遥感图像，对遥感图像进行云及云掩膜标注，得到数据集；对数据集进行预处理，得到用于云检测网络模型训练的训练集；将训练集输入云检测网络模型并进行训练，获得数据模型；根据数据集获得预测集，并将预测集作为数据模型的输入进行测试，获得云检测结果。通过结合多尺度空间注意力和通道注意力机制的方式有效提高云检测质量，在具有大量包含丰富信息的通道的遥感图像上取得了显著的性能提升，通过特征融合模块在高维空间构造了复杂的线性组合，使模型学习得到有效的融合方式，从而实现高质量的云检测效果。