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摘 要:本发明公开了一种基于3维和2维混合卷积的高光谱遥感图像分类方法,包括获取待分类的高光谱遥感图像;利用主成分分析法进行光谱降维;根据光谱信息量将降维后的高光谱遥感图像中的光谱带沿通道中间向通道两侧由高到低排列;根据光谱带含有的光谱信息量对光谱带赋予对应的权重;对光谱带中每个像素点取一个固定空间大小的立方体数据,利用3维卷积根据立方体数据提取光谱‑空间特征,再利用2维卷积进行光谱信息的融合,得到最终的特征图;采用协方差池化方法,从特征图中提取二阶信息,输出特征向量;将特征向量输入至三层全连接网络得到预测分类结果。本发明结合了3维和2维卷积的优点,实现了在低训练样本下对高光谱遥感图像的准确分类。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010066659.2 | 专利名称: | 一种基于3维和2维混合卷积的高光谱遥感图像分类方法 |
申请日: | 2020-01-20 | 申请/专利权人 | 浙江工业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 浙江省杭州市下城区朝晖六区潮王路18号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/764搜分类 遥感 遥感图像 高光谱搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2023/06/20 | 授权 | |
2020/07/14 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/00 专利申请号: 202010066659.2 申请日: 2020.01.20 |
2020/06/19 | 公开 |