【摘 要】
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矿产资源卫片执法是资源监管与保护的重要技术手段,而深度学习是当前人工智能领域中的研究热点,为提高卫片执法效率、降低人力解译工作量提供了可能。本文提出了一种基于Mask
【机 构】
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外生成矿与矿山环境重庆市重点实验室（重庆地质矿产研究院）,煤炭资源与安全开采国家重点实验室重庆研究中心
【基金项目】
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重庆市国土房管科技计划项目(KJ-2018011);2019年重庆市自然科学基金(基础研究与前沿探索专项)面上项目(cstc2019jcyj-msxmX0657)
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矿产资源卫片执法是资源监管与保护的重要技术手段,而深度学习是当前人工智能领域中的研究热点,为提高卫片执法效率、降低人力解译工作量提供了可能。本文提出了一种基于Mask RCNN的遥感影像露天矿山疑似违法图斑自动检测提取方法,通过采集、扩充、规范矿山样本,制作特定的coco数据集输入到Mask RCNN进行有监督学习训练。利用训练出的分类网络模型进行遥感影像矿山图斑的自动提取,并以采矿权矢量图层作为判定依据,自动圈取影像中的疑似违法图斑。经实验,本文方法的mAP精度达87%以上,高于传统方法,对深度学习在卫
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