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申请/专利权人：浙江四港联动发展有限公司
申请日：2024-05-07
公开（公告）日：2024-07-05
公开（公告）号：CN118135426B
主分类号：G06V20/13
分类号：G06V20/13;G06V10/44;G06V10/80;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/08;G06Q10/063;G06Q50/40
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.07.05#授权;2024.06.21#实质审查的生效;2024.06.04#公开
摘要：本发明涉及一种基于卫星影像与SAM的港口水域交通状况识别方法，属于航运交通控制领域，该方法包括以下步骤：构建基于卫星影像与SAM的深度学习模型，其目标函数衡量模型预测结果和人工标注真值之间的差异，其网络结构主要包括卫星影像编码器、提示信息编码器和快速掩码解码器；同步进行样本标注和模型训练工作；基于训练好的模型评估港口水域交通状况。该方法将SAM方法创新地延伸为处理卫星影像的方法，拓宽了模型的样本适配范围，并从零到一地提出了基于模型预测结果的港口水域交通状况识别策略，提高了全自动化解析港口水域卫星影像的准确程度，提高管理效率，降低管理成本，提升港口调度的决策水平、调度效率和港口的吞吐量。
主权项：1.一种基于卫星影像与SAM的港口水域交通状况识别方法，其特征在于：其包括以下步骤：S1.构建基于卫星影像与SAM的深度学习模型，为该深度学习模型构建衡量模型预测结果和人工标注真值之间的差异的目标函数；所述的深度学习模型的网络结构包括：卫星影像编码器，用于提取卫星影像映射的影像特征；卷积网络，用于提取输入掩码的特征，并将掩码特征映射到特征空间；提示信息编码器，用于提取提示信息，并将提示信息映射到特征空间；快速掩码解码器，用于将卫星影像、输入掩码和提示信息的特征映射为原始图像空间的掩码结果；S2.采用有监督训练模式，基于卫星影像训练模型深度学习模型；S3.基于实时采集的卫星影像以及训练好的深度学习模型，评估港口水域交通状况。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浙江四港联动发展有限公司 一种基于卫星影像与SAM的港口水域交通状况识别方法
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