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基于自监督学习及多任务学习的高光谱开放集分类方法

Name: 基于自监督学习及多任务学习的高光谱开放集分类方法
Brand: 西安电子科技大学
SKU: 2021107489748
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110748974.8 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2021-07-02

公开号

CN113392931B

公开日

2023-02-10

申请人

西安电子科技大学

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_774 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_0895 , G06V20_10 ,

技术画像

所属领域

多任务学习多任务学习

应用场景

遥感监测, 农业监测, 环境监测, 地质勘探, 目标识别

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摘要

本发明公开了一种基于自监督学习和多任务学习的高光谱开放集分类方法，主要解决现有高光谱开放集分类方法无法充分利用高光谱开放集的无标签样本，导致分类精度低的问题，其实现方案为：输入高光谱图像并对其进行预处理；对预处理后的图像进行邻域取块，生成训练数据集与测试数据集；构建基于自监督学习和多任务学习的神经网络模型；利用训练数据集，采用自监督学习方法和多任务学习方法对所构建的神经网络模型进行训练；将测试数据集输入到训练好的神经网络模型中得到分类结果。本发明能充分利用无标签样本信息，缓解有标签样本少的问题，提高了分类精度，可应用于环境监测、资源勘探、城市规划及农业计划。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113392931B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

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

基于多波段熵率超像素分割的高光谱图像分类方法

当前第 / 件

交通工程路桥施工用破碎筛分装置

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