发明专利已授权

基于密集残差三维卷积神经网络的高光谱遥感图像分类方法

📄 申请号：CN202010128528.2 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2020-02-28

公开号

CN111368896B

公开日

2023-07-18

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V20_13 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_047 , G06N3_048 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

高光谱图像分类高光谱图像分类三维卷积神经网络深度学习

应用场景

遥感监测, 环境监测, 农业遥感, 城市规划, 国土资源调查

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摘要

本发明公开了一种基于密集残差三维卷积神经网络的高光谱遥感图像分类方法，以原始高光谱数据作为网络输入，采用三维卷积提取高光谱遥感图像的三维空谱特征，三维卷积可以直接对高光谱图像进行处理，不需要进行降维等预处理操作，更充分地提取高光谱图像的空谱特征。利用密集残差网络加深网络层数，学习更深层次的光谱和空间特征，随着网络深度的增加，残差网络可以有效减少梯度消失的问题，并且该结构可以更有效地利用特征并增强卷积层之间的特征传递；通过早停的方法来缩减训练时间，通过Soft‑max分类器进行分类预测，得到初始分类结果；提出多标签条件随机场优化算法，对分类的结果进行优化。本发明提升运算效率，提高了遥感图像分类的准确度。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于长短期记忆网络的换脸视频检测方法

当前第 / 件

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