一种基于多光谱图像融合的复杂场景识别方法及系统

发明专利有效专利

申请号：
CN202010895905.5
IPC分类号：G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2020-08-31
申请人：
中国电子科技集团公司第三研究所

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著录项信息

专利名称	一种基于多光谱图像融合的复杂场景识别方法及系统
申请号	CN202010895905.5	申请日期	2020-08-31
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2020-12-01	公开/公告号	CN112016478A
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;/;6;2;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	中国电子科技集团公司第三研究所	申请人地址	北京市朝阳区酒仙桥北路乙7号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	中国电子科技集团公司第三研究所	当前权利人	中国电子科技集团公司第三研究所
发明人	赵涛;程勇策;温明;袁滔;乔宇晨
代理机构	北京天盾知识产权代理有限公司	代理人	暂无

摘要

本发明公开了一种基于多光谱图像融合的复杂场景识别方法，包括将场景数据集的图像划分为训练数据集和测试数据集，场景数据集的图像为将红外光和可见光融合后的图像；根据训练数据集构建场景识别的DL‑FME卷积神经网络，利用DL‑FME卷积神经网络对融合后的图像进行分割，得到分割后的图像；利用DL‑FME卷积神经网络对分割后的图像进行训练以生成场景识别训练模型；将测试数据集的图像输入训练模型以生成场景识别模型；利用场景识别模型对待识别的场景进行识别。本发明还公开了一种基于多光谱图像融合的复杂场景识别系统。本发明的计算成本降低、场景识别的准确率高。

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