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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。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010128528.2 | 专利名称: | 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 |
申请日: | 2020-02-28 | 申请/专利权人 | 南京信息工程大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市江北新区宁六路219号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 遥感搜索 |
公开/公告日: | 2023-07-18 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN111368896B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |