摘要
本发明涉及城市绿地变化监测技术领域，具体涉及一种城市绿地多标签分类方法、系统及计算机存储介质，包括：获取预处理后的用于绿地多标签分类的目标遥感影像数据集；将目标遥感影像数据集输入至双分支神经网络中进行模型训练，通过动态优化策略提升模型对复杂遥感场景的适应性，其中，网络中的第一分支采用动态交叉分组深度卷积，基于输入特征之间的相似度动态调整分组结构，并通过稀疏注意力机制实现组间特征互补以及通过共享卷积核降低参数量；基于训练好的双分支神经网络进行端到端的推理，得到遥感影像中绿地类型的分类结果。该方案的实施能够解决传统方法在特征泛化能力弱、特征筛选主观性强、智能化程度不足等方面的问题。
