买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉浙江省测绘科学技术研究院申请的专利一种基于优化后Unet++神经网络深度学习的遥感地类变化检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114972164B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-07发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210283727.X，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权一种基于优化后Unet++神经网络深度学习的遥感地类变化检测方法是由余华芬;汤富平;唐伟;吴臻涵;沈培芳;王慧;蔡东燕;吴迪;邱媛媛设计研发完成，并于2022-03-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于优化后Unet++神经网络深度学习的遥感地类变化检测方法在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于优化后Unet++神经网络深度学习的遥感地类变化检测方法。所述方法包括：获取待检测图像；将所述待检测图像输入至遥感地类变化检测模型内进行检测，以得到检测结果图片；输出所述检测结果图片；其中，所述遥感地类变化检测模型是指通过以土地利用年度更新成果作为样本库训练Unet++神经网络模型所得的。通过实施本发明实施例的方法可实现提升地类图斑更新工作的效率，提高地类变化检测的精度、查准率、查全率和正确率，且实用性强。

本发明授权一种基于优化后Unet++神经网络深度学习的遥感地类变化检测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于优化后Unet++神经网络深度学习的遥感地类变化检测方法，其特征在于，包括： 获取待检测图像； 将所述待检测图像输入至遥感地类变化检测模型内进行检测，以得到检测结果图片； 输出所述检测结果图片； 其中，所述遥感地类变化检测模型是指通过以土地利用年度更新成果作为样本库训练Unet++神经网络模型所得的； 所述遥感地类变化检测模型是指通过以土地利用年度更新成果作为样本库训练Unet++神经网络模型所得的，包括： 以土地利用年度更新成果为基础制作深度学习所需的地类变化样本库； 依据所述地类变化样本库制作训练集、验证集和测试集； 构建Unet++神经网络模型的结构； 将所述训练集输入Unet++神经网络模型进行训练，以设置的损失函数不可再优化为指标，保存训练结果； 将所述测试集输入至训练后的模型，提取各级特征，将输出的下采样过程中每层提取的特征对应的分割结果进行融合，以得到输出的结果图片，并与测试集对应的实际结果进行对比，符合通过要求的模型可作为遥感地类变化检测模型； 其中，构建Unet++神经网络模型的结构，包括： 设置符合使用场景的损失函数，并设置Unet++神经网络模型的综合损失函数中对应的不同深度U型网络分支的权重，设置初始学习率以及优化策略，以完成对Unet++模型的优化； 所述设置符合使用场景的损失函数，并设置Unet++神经网络模型的综合损失函数中对应的不同深度U型网络分支的权重，设置初始学习率以及优化策略，以完成对Unet++模型的优化，包括： 设置符合使用场景的损失函数，并设置Unet++神经网络模型的综合损失函数中对应的不同深度U型网络分支的权重，设置初始学习率以及优化策略；对四个U型网络的下采样通道合并，并将四个U型模型共同整合为一个模型，以得到Unet++神经网络模型； 其中，Unet++神经网络模型的主干为最深的U型网络，分支为不同层数的U型网络，分支由对应的下采样层引出，每个分支的损失函数根据分支模型的特点选择的损失函数，并通过权重调整，并将每个分支的损失函数共同组合成最终的模型损失函数。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人浙江省测绘科学技术研究院，其通讯地址为：311121 浙江省杭州市余杭区五常街道地信路2号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。