基礎金屬	銅電解銅銅精礦銅管銅棒廢銅銅排銅合金精銅桿再生銅桿銅板帶鋁鋁土礦氧化鋁電解鋁鋁輔料鋁棒鋁合金錠廢鋁鋁桿鋁型材鋁板卷鉛鉛精礦鉛錠鉛蓄電池再生精鉛還原鉛廢鉛蓄電池鉛合金鋅鋅精礦電解鋅鋅合金氧化鋅鋅粉錫錫精礦錫錠錫材
稀貴金屬	稀土稀土礦稀土氧化物稀土金屬釹鐵硼小金屬銻鉍銦鍺鎵硒鉭鋯貴金屬白銀
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華東	上海上海保稅區(qū)江蘇南京無錫徐州常州蘇州南通連云港淮安鹽城揚州鎮(zhèn)江泰州宿遷南京港宜興浙江杭州寧波溫州紹興湖州嘉興金華衢州臺州麗水舟山安徽合肥蕪湖蚌埠淮南馬鞍山淮北銅陵安慶黃山阜陽宿州滁州六安宣城池州亳州福建福州廈門漳州泉州三明莆田南平龍巖寧德江西南昌九江上饒撫州宜春吉安贛州景德鎮(zhèn)萍鄉(xiāng)新余鷹潭山東濟南青島淄博棗莊東營煙臺濰坊濟寧泰安威海日照濱州德州聊城臨沂菏澤萊州港龍口港黃島前灣港董家口港日照港青島港威海港煙臺港鄒平萊蕪
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基于強化遺傳學習的遙感圖像精確云檢測方法

660 編輯：管理員來源：中冶有色技術網

2023-03-19 07:04:36

本發(fā)明涉及遙感圖像處理領域，提出了一種基于強化遺傳學習的遙感圖像精確云檢測方法。該本發(fā)明提供的方法主要為：輸入RGB遙感圖像，對遙感圖像預處理，這里主要是濾除遙感圖像中的噪點。通過對像素環(huán)境狀態(tài)分析，提取模型需要的像素環(huán)境狀態(tài)信息，創(chuàng)建“狀態(tài)?動作”策略數(shù)據，引入獎懲策略，對種群初始化后計算種群中每個個體的適應度得分。再下面是遺傳進化部分，通過迭代輪盤賭、交叉、變異來不斷學習“狀態(tài)?動作”策略數(shù)據，直到滿足迭代結束條件，然后進行形態(tài)學改善，最后輸出檢測結果。本發(fā)明將強化學習和遺傳算法深度結合，將強化學習的環(huán)境模擬、獎懲規(guī)則以及遺傳算法的尋優(yōu)策略引入云檢測任務，開辟像素級云檢測任務的新途徑。

聲明：

“基于強化遺傳學習的遙感圖像精確云檢測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究，如用于商業(yè)用途，請聯(lián)系該技術所有人。

我是此專利(論文)的發(fā)明人(作者)