公开(公告)号：CN118470433A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410712821.1

申请日：2024-06-04

Applicant: 长安大学

Inventor： 申艳军 ,  刘佳琪 ,  穆青翼 ,  李思睿 ,  师百垒 ,  王瑞 ,  宁奕冰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/774 ,  G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/75 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉技术与深度学习融合的植被类型识别方法，该方法利用无人机搭载多通道遥感光谱相机采集样本区植被的多光谱和高光谱遥感影像；对多光谱和高光谱遥感影像进行预处理，通过生成对抗网络和卷积神经网络相联合的方法对预处理后的图像进行融合处理；基于ORB特征检测算法，从融合后的图像中分别提取乔、灌、草的颜色特征、形状特征与亮度特征，得到植被特征图像库；基于单步多框目标检测算法对植被特征图像进行训练，将训练后的植被类型检测模型对待识别区域植被类型进行判别，实现了野外调查过程中对植被类型的快速识别，本发明所提供的植被类型识别方法通过融合机器视觉和深度学习技术，提高了植被类型识别的准确性。