基于自适应多尺度特征提取模型的高光谱图像分类方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110102544.9
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2021-01-26
申请人：
武汉大学

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著录项信息

专利名称	基于自适应多尺度特征提取模型的高光谱图像分类方法
申请号	CN202110102544.9	申请日期	2021-01-26
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-05-07	公开/公告号	CN112766199A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06K9/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06K 数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理（印刷本身入B41J） G06K9/00 用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置（用于图表阅读或者将诸如力或现状态的机械参量的图形转换为电信号的方法或装置入G06K 11/00；语音识别入G10L 15/00）〔1，7〕	IPC分类号	G;0;6;K;9;/;0;0;;;G;0;6;K;9;/;4;6;;;G;0;6;K;9;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	武汉大学	申请人地址	湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	武汉大学	当前权利人	武汉大学
发明人	杜博;杨佳琪;张良培;武辰
代理机构	武汉科皓知识产权代理事务所（特殊普通合伙）	代理人	王琪

摘要

本发明公开了基于自适应多尺度特征提取模型的高光谱图像分类方法，建立包含尺度参考网络和特征提取网络两部分的框架，在尺度参考网络，引入条件门控机制，通过三组模块逐级判断，将特征输入到对应尺度提取网络，深入挖掘高光谱遥感图像蕴含的丰富信息，有效结合不同尺度的特征，提高分类效果，生成精细分类结果图；在特征提取网络，设计大尺度特征提取网络和小尺度特征提取网络从两个尺度进行地物信息提取，综合考虑数据集异构性和被识别地物尺度差异性，能够自适应改变网络结构，实现多尺度特征协同学习。本发明在进行多尺度特征提取时，同时保留了高光谱遥感图像的较小尺度细节信息和较大尺度空间信息，满足高光谱遥感图像目标识别与分类需要。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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