发明专利已授权

一种基于深度神经网络的极光图像聚类方法

📄 申请号：CN201910950408.8 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-10-08

公开号

CN110738249B

公开日

2022-08-26

申请人

陕西师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06V10_762 , G06V10_774 , G06V10_82 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

深度神经网络深度学习图像聚类计算机视觉深度神经网络

应用场景

极光科学研究, 空间天气监测, 天文图像处理, 遥感图像分析, 图像数据挖掘

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摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的极光图像聚类方法，主要解决现有极光图像自动分类基本都是监督分类的问题。其实现步骤为：首先使用全部待聚类的极光图像预训练基于VGGNet16的深度卷积自编码器DCAE_VGG；然后使用训练好的DCAE_VGG提取极光图像的特征向量；最后使用由Siamese、SpectralNet和k均值聚类组成的聚类网络对特征向量进行聚类。本发明避免了现有极光图像分类方法需事先确定分类机制并人工标记部分样本的问题，具有效率高和适用性强的优点，可用于极光图像特征提取和海量极光图像聚类。

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

20220826

✅ 授权

20200225

?? 实质审查的生效：

20200131

📄 公开

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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：16 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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