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申请/专利权人：宁波大学
摘要：本发明涉及一种遥感和社会感知数据融合的城市功能区识别方法，包括获取多源异构数据，构建数据集；将数据集划分批次进行训练；对多源异构数据进行自适应交互融合；对特征图，从空间和通道两个维度进行权重赋予；提取图像中不同尺度下的关键特征信息；进行有监督深度网络训练，建立融合影像分割结果和标签图的损失模型；在训练过程中使分割结果不断逼近标签图像，得到高精度的城市功能区分类结果图形。本发明的有益效果是：本发明在综合利用各数据源的基础上，减少了冗余特征信息的干扰，有效提高了融合结果的结构信息和识别效果；多尺度地突出了关键特征对城市功能区识别的贡献，并减少城市功能区的类别不平衡性对实验结果的影响。
主权项：1.一种遥感和社会感知数据融合的城市功能区识别方法，其特征在于，包括：步骤1、获取多源异构数据，并对所述多源异构数据进行预处理，构建数据集；步骤2、将所述数据集划分成不同尺寸的批次，并分批次进行训练；步骤3、对所述多源异构数据进行自适应交互融合；步骤4、对经过自适应交互融合得到的特征图，引入空洞卷积和注意力机制，从空间和通道两个维度进行权重赋予；步骤5、提取图像中不同尺度下的关键特征信息；步骤6、进行有监督深度网络训练，利用交叉熵损失、L2范数和dice类别不平衡损失建立融合影像分割结果和标签图的损失模型；在训练过程中使分割结果不断逼近标签图像，得到高精度的城市功能区分类结果图形。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 宁波大学 一种遥感和社会感知数据融合的城市功能区识别方法
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