发明专利已授权

一种基于主动学习和卷积神经网络的遥感图像分类方法

📄 申请号：CN202010149956.3 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2020-03-06

公开号

CN111414942B

公开日

2022-05-03

申请人

重庆邮电大学

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 , G06K9_62 , G06N3_04 , G06N3_08 , G06V10_774 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络图像识别人工智能算法遥感图像处理神经网络卷积神经网络

应用场景

遥感监测, 土地利用分类, 环境监测, 农业遥感, 城市规划

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摘要

本发明请求保护一种基于主动学习和卷积神经网络的遥感图像分类方法，该方法包括：通过主成分分析方法对高光谱遥感图像进行波段处理，随后将图像处理成块。将数据按照一定比例分为训练集、未标记样本集、验证集和测试集。使用训练集对卷积神经网络进行训练，对未标记样本集中样本的所属类别进行预测，引入主动学习对样本进行评估。然后将其评估的结果进行排序，挑选出其中置信度低的样本，专家赋予其标签，对于置信度高的样本计算机自动赋予其标签。通过调节预测标签系数来构建高质量的训练样本集，使用挑选出的训练样本集迭代优化分类器模型。满足停止条件便停止迭代，输出最终的分类结果。

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

20220503

✅ 授权

20200807

?? 实质审查的生效：

20200714

📄 公开

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