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申请/专利权人：安徽师范大学
摘要：本发明公开了基于改进的MaskR‑CNN机场跑道遥感影像目标检测分割方法，包括：S1、创建网络模型：基于MaskR‑CNN网络进行改进得到网络模型；S2、获取机场跑道遥感影像数据集对获取的机场跑道遥感影像进行标注，并转换为可用于MaskR‑CNN网络训练的样本数据集；S3、将样本数据集划分为训练集和测试集，然后通过训练集对网络模型进行训练，并通过测试集测试训练结果，得到满足性能要求的训练后的网络模型；S4、将训练后的网络模型用于机场跑道遥感影像的自动识别，将机场跑道遥感影像输入至网络模型中实现跑道的识别和分割。本方案中的机场跑道遥感影像目标检测和分割方法不仅检测和分割的精度更高，同时漏检率和误检更低，具有较高的有效性和实用性。
主权项：1.基于改进的MaskR-CNN机场跑道遥感影像目标检测分割方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、创建网络模型：基于MaskR-CNN网络进行改进得到网络模型；S2、获取机场跑道遥感影像数据集对获取的机场跑道遥感影像进行标注，并转换为可用于MaskR-CNN网络训练的样本数据集；S3、将样本数据集划分为训练集和测试集，然后通过训练集对网络模型进行训练，并通过测试集测试训练结果，得到满足性能要求的训练后的网络模型；S4、将训练后的网络模型用于机场跑道遥感影像的自动识别，将机场跑道遥感影像输入至网络模型中实现跑道的识别和分割。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 安徽师范大学 基于改进的Mask R-CNN机场跑道遥感影像目标检测分割方法
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