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申请/专利权人：桂林电子科技大学;南宁桂电电子科技研究院有限公司
摘要：本发明公开一种基于U型多维多尺度融合神经网络的InSAR相位滤波方法DP‑Net。该方法采用U型网络架构，实现了在多维度上对特征的有效融合和精细处理。通过引用空洞卷积模块，增强了网络对不同尺度特征的捕获能力。同时在编码‑解码过程中实现不同层级特征的融合，使网络在保持干涉图细节的同时有效减少噪声，提高了滤波质量。通过使用数字高程模型DEM生成的模拟数据集进行网络训练，并通过对模拟及真实数据进行滤波实验，验证了该方法的有效性。
主权项：1.一种基于U型多维多尺度融合神经网络的InSAR相位滤波方法，其特征在于，包括如下步骤：1生成网络训练所用的数据集；2提出DP-Net网络模型，所述DP-Net网络模型包括逐一连接的输入层、空洞卷积模块、下采样层、上采样层、输出层；3将所述数据集放入所述DP-Net网络模型进行训练，所述DP-Net网络模型通过对原始相位和加噪后的相位对比验证得到损失率并更新模型各部分权重，最终保存模型权重完成训练。
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百度查询： 桂林电子科技大学 南宁桂电电子科技研究院有限公司 一种基于U型多维多尺度融合神经网络的InSAR相位滤波方法
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