发明专利已授权

一种基于对抗学习的高光谱和激光雷达多层融合分类方法

📄 申请号：CN202410330740.5 📄 发布日：2026/08/25

著录项目信息

申请日

2024-03-22

公开号

CN117934978B

公开日

2024-06-11

申请人

安徽大学

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 , G06V10_80 , G06V10_82 , G06N3_0455 , G06N3_0475 , G06N3_0464 , G06N3_094 , G06N3_084 , G06V20_10 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

遥感测绘, 地物分类, 环境监测, 智慧城市, 农业遥感

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摘要

本发明涉及一种基于对抗学习的高光谱和激光雷达多层融合分类方法，与现有技术相比解决了监督学习模型的分类性能严重依赖训练样本的数量及质量和多模态数据融合不充分的问题。本发明包括以下步骤：高光谱和激光雷达数据的特征提取；多注意力的对抗性学习；多层次特征融合分类。本发明基于高光谱数据可以表征物体的光谱和空间特征，但是，很难区分相似光谱特征但高程信息不同的物体和激光雷达数据具有三维信息和高度信息的特点，提出用三支路提取数据特征，利用对抗性网络学习无标签数据的特征，并采用多注意力层次融合多模态特征进入分类网络，有效地解决了多模态数据融合分类问题，提高了分类的准确性和效率。

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

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当前第 / 件

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