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申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学;中国人民解放军战略支援部队信息工程大学

摘要：本发明提出基于多模态的卷积神经网络山顶点识别方法和系统，该方法包括：以DEM数据为基础，通过地形分析方法计算地形参数模型，并运用不同可视化方法制作形成多模态图像；然后进行山顶点区域的标注；基于深度学习网络，采用标注后的不同模态图像进行训练，得到不同模态对应的山顶点识别模型；通过不同模态对应的山顶点识别模型对不同模态图像进行山顶点识别；采用模糊融合的方法融合不同模态图像识别的山顶点；根据融合后的山顶点识别结果，将识别得到的山顶点区域映射到对应的DEM数据之上，提取山顶点区域内的极值高程点，作为准确的山顶点。本发明采用模糊融合的方法实现了不同模态图像识别结果的融合，得到最为准确的山顶点识别结果。

主权项：1.一种基于多模态的卷积神经网络山顶点识别方法，其特征在于，包括：步骤1：以DEM数据为基础，通过地形分析方法计算地形参数模型，并运用不同可视化方法制作形成多模态图像；步骤2：对多模态图像进行山顶点区域的标注；步骤3：基于FasterR-CNN深度学习网络，采用标注后的不同模态图像进行训练，得到不同模态对应的山顶点识别模型；其中FasterR-CNN采用ResNet50进行特征提取；步骤4：通过不同模态对应的山顶点识别模型对不同模态图像进行山顶点识别；步骤5：采用模糊融合的方法融合不同模态图像识别的山顶点；步骤6：根据融合后的山顶点识别结果，将识别得到的山顶点区域映射到对应的DEM数据之上，提取山顶点区域内的极值高程点，作为准确的山顶点；所述步骤5包括：首先，判断矩形识别区域的位置，如果仅存在一种模态识别结果且置信度大于0.8，则将该识别结果认定为山顶点；如果存在多种模态的识别结果，则判断不同模态矩形识别区域的重叠程度，若重叠程度超过80%，则判断不同模态识别的是一个山顶点；其次，对于存在重叠的识别结果，计算重叠区域面积为A0，然后使用下式进行计算： 其中p表示重叠区域对应的识别置信度，Ai表示存在重叠的识别结果中第i种模态图像识别的山顶点区域面积，pi表示存在重叠的识别结果中第i种模态图像对应的识别置信度，n为存在重叠的识别结果的总模态图像种类；如果p大于0.8，则判定重叠区域所在的矩形区域的中心点为山顶点识别结果。

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百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 基于多模态的卷积神经网络山顶点识别方法和系统