【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)屬于目標(biāo)檢測(cè)，特別是涉及一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。
技術(shù)介紹
1、遙感圖像目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)是計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域中的關(guān)鍵技術(shù)之一，它允許從高空或太空獲取的圖像中自動(dòng)識(shí)別和定位地面目標(biāo)。隨著遙感技術(shù)的不斷進(jìn)步，獲取的圖像數(shù)據(jù)量日益龐大，對(duì)目標(biāo)檢測(cè)模型的準(zhǔn)確性和處理速度提出了更高的要求。深度學(xué)習(xí)，尤其是cnn(convolutional?neural?network)，在這一領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和優(yōu)勢(shì)。
2、yolo(you?only?look?once)系列模型因其快速且準(zhǔn)確的目標(biāo)檢測(cè)能力而廣受歡迎，yolov9作為該系列的最新版本，通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和算法，進(jìn)一步提升了檢測(cè)速度和準(zhǔn)確性。然而，在特定的應(yīng)用場(chǎng)景，如遙感圖像滑坡檢測(cè)中，對(duì)模型的精確度和特征表達(dá)能力有著更為嚴(yán)格的要求。
3、在遙感圖像滑坡檢測(cè)中，模型需要能夠捕捉到圖像中的細(xì)微變化和特征，以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確的滑坡區(qū)域定位。傳統(tǒng)的yolov9模型雖然在目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域表現(xiàn)出色，但在處理復(fù)雜的遙感圖像數(shù)據(jù)時(shí)，仍存在特征表達(dá)不足的問題。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、本專利技術(shù)的目的是提供一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，以解決上述現(xiàn)有技術(shù)存在的問題。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供了一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法，包括：
3、獲取遙感圖像；
4、將所述遙感圖像輸入滑坡檢測(cè)模型中進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到滑坡檢測(cè)結(jié)果，其中，所述滑坡檢測(cè)模型是基于
5、可選的，所述滑坡檢測(cè)模型的構(gòu)建過程，具體包括：
6、構(gòu)建傳統(tǒng)yolov9模型，將通道注意力機(jī)制模塊置于傳統(tǒng)yolov9模型第37層高效層聚合網(wǎng)絡(luò)之后，作為模型的第38層，并將推理層改為引入的通道注意力機(jī)制模塊。
7、可選的，所述滑坡檢測(cè)模型的訓(xùn)練過程，具體包括：
8、獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括遙感訓(xùn)練圖像及對(duì)應(yīng)的滑坡結(jié)果；
9、構(gòu)建初始滑坡檢測(cè)模型，將所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入所述初始滑坡檢測(cè)模型中進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，并以目標(biāo)檢測(cè)后的初始訓(xùn)練結(jié)果與所述遙感訓(xùn)練圖像對(duì)應(yīng)的滑坡結(jié)果之間的損失最小為目標(biāo)，進(jìn)行訓(xùn)練，得到訓(xùn)練后的滑坡檢測(cè)模型。
10、可選的，所述滑坡檢測(cè)模型的處理過程，具體包括：
11、將所述遙感圖像輸入滑坡檢測(cè)模型中進(jìn)行特征提取，得到特征圖；
12、基于通道注意力機(jī)制模塊對(duì)所述特征圖進(jìn)行調(diào)整，得到調(diào)整后的特征圖；
13、基于調(diào)整后的特征圖進(jìn)行滑坡檢測(cè)，得到滑坡區(qū)域的預(yù)測(cè)結(jié)果。
14、可選的，所述基于通道注意力機(jī)制模塊對(duì)所述特征圖進(jìn)行調(diào)整，具體包括：
15、對(duì)所述特征圖進(jìn)行全局平均化壓縮，得到每個(gè)通道的全局特征并計(jì)算每個(gè)通道的權(quán)重；
16、基于逐元素乘法使得到的權(quán)重與原始特征圖的每個(gè)通道進(jìn)行相乘，得到調(diào)整后的特征圖。
17、一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)系統(tǒng)，包括：
18、數(shù)據(jù)采集模塊，用于獲取遙感圖像；
19、滑坡檢測(cè)模塊，用于將所述遙感圖像輸入滑坡檢測(cè)模型中進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)，得到滑坡檢測(cè)結(jié)果，其中，所述滑坡檢測(cè)模型是基于傳統(tǒng)yolov9模型和通道注意力機(jī)制構(gòu)建的。
20、一種電子設(shè)備，包括存儲(chǔ)器及處理器，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述處理器運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序以使所述電子設(shè)備執(zhí)行所述的一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法。
21、一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述的一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法。
22、本專利技術(shù)的技術(shù)效果為：
23、本專利技術(shù)通過引入注意力機(jī)制，能夠明確建模通道間的相互依賴性，并自適應(yīng)地重新校準(zhǔn)通道特征響應(yīng)，顯著增強(qiáng)了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征表達(dá)能力；通過深度學(xué)習(xí)算法的改進(jìn)，提高了遙感圖像分析的精度和效率，對(duì)于地質(zhì)災(zāi)害監(jiān)測(cè)、環(huán)境評(píng)估和城市規(guī)劃等應(yīng)用場(chǎng)景具有重要意義。
本文檔來自技高網(wǎng)...【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法，其特征在于，所述滑坡檢測(cè)模型的構(gòu)建過程，具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法，其特征在于，所述滑坡檢測(cè)模型的訓(xùn)練過程，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法，其特征在于，所述滑坡檢測(cè)模型的處理過程，具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法，其特征在于，所述基于通道注意力機(jī)制模塊對(duì)所述特征圖進(jìn)行調(diào)整，具體包括：
6.一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)系統(tǒng)，其特征在于，包括：
7.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括存儲(chǔ)器及處理器，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)計(jì)算機(jī)程序，所述處理器運(yùn)行所述計(jì)算機(jī)程序以使所述電子設(shè)備執(zhí)行根據(jù)權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)所述的一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法。
8.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，其存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述計(jì)算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)如權(quán)利要求1-5中任一項(xiàng)所述的一
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法，其特征在于，包括：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法，其特征在于，所述滑坡檢測(cè)模型的構(gòu)建過程，具體包括：
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法，其特征在于，所述滑坡檢測(cè)模型的訓(xùn)練過程，具體包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法，其特征在于，所述滑坡檢測(cè)模型的處理過程，具體包括：
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種基于目標(biāo)檢測(cè)模型的滑坡檢測(cè)方法，其特征在于...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張曉宇，李明芝，姜群鷗，
申請(qǐng)(專利權(quán))人：北京林業(yè)大學(xué)，
類型：發(fā)明
國(guó)別省市：
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