新疆农田种类语义分割

人工智能 · 其他 案例ID: 228305
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作者: 散霞成绮 - 1年经验- 东北大学秦皇岛分校

案例介绍

本项目针对新疆地区农田高分辨率遥感影像,利用深度学习技术实现了农作物类型的自动识别与地块精细分割,涵盖19类主要作物和地块类型。项目中,我主要负责整体系统的架构设计,统筹数据流、模型模块和结果输出等核心环节。具体工作包括:根据遥感数据特点,设计了适合多尺度与复杂边界场景的分割网络架构,集成U-Net、DeepLabV3+等多种主流模型,并对模型结构进行了创新性调整,提升了复杂地块的分割精度。同时,设计了高效的数据预处理与增强流程,保证大规模数据高效入模,并规划了模型训练、评估、可视化等全流程自动化管线。通过我的架构设计,项目不仅实现了高精度的作物分类和空间分布映射,还大大提升了团队开发效率和模型工程化部署能力。我的技术方案为项目取得优异成果提供了坚实基础,并获得团队高度认可。

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