【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别和深度学习，尤其涉及用于农业覆盖材料的识别方法、系统、存储介质及设备。
技术介绍
1、在农业覆盖材料识别领域，传统的识别方法主要依赖于人工解译和手工绘制，这种方法效率低下，且易受到主观误差的影响，难以满足大规模土地面积的监测和管理需求，随着遥感技术的飞速发展，高质量、高分辨率的遥感图像为农业覆盖材料和隐患监测提供了新的机遇，然而，从遥感图像中准确识别和分类农业覆盖材料，特别是在多样化的地形条件下，仍然是一个技术挑战。
2、sam(segment anything model)作为一种基于深度学习的遥感图像分割模型，展现出对遥感图像中任意目标进行零样本分割的能力，sam无需任何标注数据，仅通过点或框的提示即可对目标进行分割，这一特点为那些标注数据稀缺或质量不佳的场景提供了新的解决方案；然而，如何结合sam的优势，设计一种既能充分利用弱标注数据，又能有效利用标注数据，且兼顾成本和准确性的农业覆盖材料识别算法，仍然是一个待解决的技术问题。
技术实现思路
1、基于...
【技术保护点】
1.一种用于农业覆盖材料的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于农业覆盖材料的识别方法，其特征在于，所述根据所述数据集对第一识别模型进行训练，直至完成训练，之后，该方法还包括：
3.根据权利要求2所述的用于农业覆盖材料的识别方法，其特征在于，所述在所述二值掩膜中识别若干个点和若干个框，具体包括：
4.根据权利要求3所述的用于农业覆盖材料的识别方法，其特征在于，所述根据SAM掩膜优化半监督训练方法对训练完成后的第一识别模型进行优化，并确定第二识别模型，具体包括：
5.根据权利要求4所述的用于农业...
【技术特征摘要】
1.一种用于农业覆盖材料的识别方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的用于农业覆盖材料的识别方法，其特征在于，所述根据所述数据集对第一识别模型进行训练，直至完成训练，之后，该方法还包括：
3.根据权利要求2所述的用于农业覆盖材料的识别方法，其特征在于，所述在所述二值掩膜中识别若干个点和若干个框，具体包括：
4.根据权利要求3所述的用于农业覆盖材料的识别方法，其特征在于，所述根据sam掩膜优化半监督训练方法对训练完成后的第一识别模型进行优化，并确定第二识别模型，具体包括：
5.根据权利要求4所述的用于农业覆盖材料的识别方法，其特征在于，所述根据所述置信度分数、所述粗略分割结果和所述细化掩膜，得到最终细粒度分割结果，具体包括：
6.根据权利要求5所述的用于农业覆盖材...
【专利技术属性】
技术研发人员：文刚，王国芳，周仿荣，张辉，徐真，黄双得，柳明贤，段军鹏，艾上美，崔光鑫，
申请(专利权)人：云南电网有限责任公司电力科学研究院，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。