发明专利已授权

基于深度语义拓扑融合网络的极化SAR图像分类方法

Name: 基于深度语义拓扑融合网络的极化SAR图像分类方法
Brand: 安徽大学
SKU: 2023103283054
Availability: InStock

📄 申请号：CN202310328305.4 📄 发布日：2026/06/17

著录项目信息

申请日

2023-03-30

公开号

CN116310583B

公开日

2025-12-19

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_82 , G06V10_80 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

极化SAR图像分类图像分类深度学习遥感图像处理极化SAR图像分类

应用场景

遥感图像解译, 地物分类, 环境监测, 目标识别

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摘要

本发明公开了一种基于深度语义拓扑融合网络的极化SAR图像分类方法，包括：获取待分类极化SAR图像和对应的地物真实标记图；对待分类极化SAR图像进行预处理，并预处理后的极化SAR图像各个像素点的极化相干矩阵归一化；从归一化后的极化相干矩阵中提取每个像素点的特征向量，并根据所有像素点的特征向量集合构造待分类极化SAR图像的特征矩阵；根据地物真实标记图和待分类极化SAR图像的特征矩阵，构造训练数据集和测试数据集；构建深度语义拓扑融合网络模型；利用训练数据集对深度语义拓扑融合网络模型进行训练；利用训练好的深度语义拓扑融合网络模型对测试数据集中的待分类极化SAR图像进行分类。本发明能够有效提高极化SAR图像的分类准确率。

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： CN116310583B

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该专利的转让价格是多少？

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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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