发明专利已授权

基于双网络的遥感影像分类模型样本增量学习方法

📄 申请号：CN202310540710.2 📄 发布日：2026/08/27

著录项目信息

申请日

2023-05-15

公开号

CN116258944B

公开日

2023-07-21

申请人

成都理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_82

IPC 分类号

G06V10_82 , G06V10_764 , G06V10_774 , G06N3_096 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

遥感监测, 土地利用分类, 智慧城市, 环境监测, 地理信息系统

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摘要

本发明公开了一种基于双网络的遥感影像分类模型样本增量学习方法，属于数据识别领域，包括用D0训练分类模型，得到识别N种遥感影像类别的分类模型M0；构造样本增量学习的数据流D1~Dt，Dt中训练样本的类别集和D0相同；依次进行增量学习，第t次增量学习的过程为：构造一双网络模型，包括第一网络模型Mt1和第二网络模型Mt2，Mt1与上次学习得到的模型Mt‑1间采用知识蒸馏，用于维护Mt‑1输出中包含的旧知识，缓解知识遗忘问题，Mt2将学习Dt得到的输出作为Mt1的学习目标，并在每个训练步骤对两个网络的输出做一致性损失，使模型能有效学习新知识，并通过知识协同算法来更新网络参数，提高模型的分类性能。

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

20230721

✅ 授权

20230630

?? 实质审查的生效：

20230613

📄 公开

基于空间预学习与拟合的排水管网样本增量学习方法

当前第 / 件

一种基于交叉矫正网络的遥感影像目标检测方法

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