基于靶区规划的可扩展遥感深度学习样本库建设方法

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基于靶区规划的可扩展遥感深度学习样本库建设方法
申请号:CN202510591064
申请日期:2025-05-08
公开号:CN120612563A
公开日期:2025-09-09
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于靶区规划的可扩展遥感深度学习样本库建设方法,应用于遥感图像处理技术领域,包括:基于影像分辨率与多个目标靶区中心点,确定多个靶区的靶区范围;基于靶区范围的矢量边界与预设的编码规则对靶区遥感影像进行裁切与编码命名,得到多个靶区分别对应的粗样本;将经过特征增强处理后的粗样本输入至大语言模型,得到大语言模型输出的粗样本的语料数据;基于语义关系与粗样本进行特征对齐,得到粗样本的特征语义映射结果;基于语义关系信息与特征语义映射结果,构建粗样本知识图谱;将粗样本知识图谱输入至开放词汇目标检测模型,得到开放词汇目标检测模型输出的潜在样本。通过本发明能够实现大规模遥感样本的动态可扩展标注。
技术关键词
样本 分辨率 大语言模型 语义 编码规则 规划 图谱 切片 遥感图像处理技术 非暂态计算机可读存储介质 网格划分技术 关系 自然语言 地图数据库 建设装置 处理器 地理实体 影像模块