一种基于改进AlexNet的遥感图像识别方法

本发明公开了一种基于改进AlexNet的遥感图像识别方法，属于人工智能图片分类领域，本发明先对遥感图像进行均匀裁剪，将裁剪后的图像分为训练集和验证集；将训练集输入改进AlexNet网络进行训练，生成训练后的网络模型：通过4层卷积层提取训练集中图像的特征图，并分别对前三个卷积层的输出进行池化堆叠，将经池化层堆叠后的输出再输入下一个卷积层中；将经过卷积后的输出再输入至两层全连接层中，采用随机梯度下降算法结合验证集对网络参数进行更新，生成训练后的网络模型；将待勘测图像输入生成的网络模型，得到遥感图像分类结果。本发明借助了卷积神经网络处理大量图片的准确性和稳定性，相较于传统的图片分类算法，该网络模型具有较高的识别率。