发明专利已授权

基于目标分解引导多模态学习的极化SAR图像分类方法

📄 申请号：CN202410529985.0 📄 发布日：2026/06/17

著录项目信息

申请日

2024-04-29

公开号

CN118365944B

公开日

2024-10-25

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 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06N3_082 ,

技术画像

所属领域

极化SAR图像分类极化SAR技术图像分类多模态学习极化SAR图像分类

应用场景

土地利用分类, 农业遥感监测, 自然灾害评估, 海洋环境监测, 城市遥感

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摘要

本发明公开了基于目标分解引导多模态学习的极化SAR图像分类方法，步骤包括：采集相同地物类型的极化SAR图像，极化SAR图像包括：源域极化SAR图像和目标域极化SAR图像；对极化SAR图像进行预处理，得到极化SAR图像的特征矩阵；构建基于多模态的跨域网络模型；利用特征矩阵训练跨域网络模型，得到分类模型；利用分类模型，完成极化SAR图像的分类。本发明充分利用已知的物理模型和领域知识挖掘泛化能力强且具备物理特性的特征表示。即充分利用目标分解特征的可解释强性的特点，因此利用极化目标分解特征的物理信息的文本先验知识，获得具有物理特性的判别性语义特征表示，能够提升深度学习算法的透明度。

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

一种建筑施工地基防老化加固设备

当前第 / 件

一种基于单调谐柱的双频频率可调滤波器

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：89 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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