一種基于改進AlexNet的遙感圖像識別方法

本發明公開了一種基于改進AlexNet的遙感圖像識別方法，屬于人工智能圖片分類領域，本發明先對遙感圖像進行均勻裁剪，將裁剪后的圖像分為訓練集和驗證集；將訓練集輸入改進AlexNet網絡進行訓練，生成訓練后的網絡模型：通過4層卷積層提取訓練集中圖像的特征圖，并分別對前三個卷積層的輸出進行池化堆疊，將經池化層堆疊后的輸出再輸入下一個卷積層中；將經過卷積后的輸出再輸入至兩層全連接層中，采用隨機梯度下降算法結合驗證集對網絡參數進行更新，生成訓練后的網絡模型；將待勘測圖像輸入生成的網絡模型，得到遙感圖像分類結果。本發明借助了卷積神經網絡處理大量圖片的準確性和穩定性，相較于傳統的圖片分類算法，該網絡模型具有較高的識別率。