公开(公告)号：CN116758432A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310625316.9

申请日：2023-05-30

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 张晓博 ,  杨笑天 ,  姚科汶 ,  邓方禺 ,  方郅杰 ,  薛少鸿 ,  任宇航

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/17 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06N3/092 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于改进Resnet神经网络的自然地质灾害分类识别方法及系统，包括如下步骤：采集图像数据：获取遥感图像或者无人机拍摄的地质灾害地区图像数据；构建数据集：对图像数据进行标注、数据增强后构建自然灾害图像数据集，并按照8：1：1的比例划分训练集，验证集，测试集；构建Resnet‑CS模型：对Resnet神经网络模型进行改进，得到Resnet‑CS模型；训练Resnet‑CS模型：将数据集数据输入到Resnet‑CS模型中进行训练，得到最优模型；地质灾害分类识别：将待测图像数据输入训练好的最优模型，得到预测分类结果。通过本发明方法用于对遥感图像进行分类识别以及预测，能对多种自然灾害包括地震，洪水，野火、火山爆发等进行有效的识别，大大提升了多分类问题的准确率。