[发明专利]基于模型的遥感图像分类方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种基于模型的遥感图像分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取待分类遥感图像；

通过预设遥感图像场景分类模型对所述待分类遥感图像进行分类，获得所述待分类遥感图像对应的类别，所述预设遥感图像场景分类模型包括：在预设卷积神经网络中的各层中添加注意力模块后的提取层、平均池化层以及线性分类层。

2.如权利要求1所述的基于模型的遥感图像分类方法，其特征在于，所述获取待分类遥感图像的步骤之前，还包括：

获取遥感图像训练集；

根据所述遥感图像训练集对初始遥感图像场景分类模型进行训练，获得预设遥感图像场景分类模型。

3.如权利要求2所述的基于模型的遥感图像分类方法，其特征在于，所述初始遥感图像场景分类模型包括：在预设卷积神经网络中的各层中添加注意力模块后的提取层、平均池化层以及线性分类层；

所述根据所述遥感图像训练集对初始遥感图像场景分类模型进行训练，获得预设遥感图像场景分类模型的步骤，具体包括：

将所述遥感图像训练集输入至所述提取层中进行特征提取，获得提取后的图像训练集；

将所述图像训练集输入至所述平均池化层中进行数据降维，获得降维后的图像训练集；

将所述降维后的图像训练集输入至所述线性分类层中进行分类，获得所述初始遥感图像场景分类模型对应的当前迭代次数；

在所述当前迭代次数大于预设迭代次数时，获得预设遥感图像场景分类模型。

4.如权利要求3所述的基于模型的遥感图像分类方法，其特征在于，所述将所述遥感图像训练集输入至所述提取层中进行特征提取，获得提取后的图像训练集的步骤，具体包括：

将所述遥感图像训练集中的各遥感图像输入至全局平均池中，获得所述遥感图像对应的多个通道；

对各通道进行跨通道处理，获得处理后的通道；

根据所述处理后的通道进行特征提取，获得提取后的图像训练集。

5.如权利要求4所述的基于模型的遥感图像分类方法，其特征在于，所述对各通道进行跨通道处理，获得处理后的通道的步骤，具体包括：

根据所述遥感图像对应的多个通道确定初始通道数；

根据所述初始通道数确定跨通道数；

根据所述跨通道数对各通道进行跨通道处理，获得处理后的通道。

6.如权利要求4所述的基于模型的遥感图像分类方法，其特征在于，所述根据所述处理后的通道进行特征提取，获得提取后的图像训练集的步骤，具体包括：

根据所述处理后的通道确定通道权重；

根据所述通道权重和所述遥感图像训练集中的各遥感图像确定特征分布情况；

根据所述特征分布情况进行特征提取，获得提取后的图像训练集。

7.如权利要求1～6中任一项所述的基于模型的遥感图像分类方法，其特征在于，所述提取层包括：多个子提取层；

所述将所述遥感图像训练集输入至所述提取层中进行特征提取，获得提取后的图像训练集的步骤，具体包括：

将所述遥感图像训练集依次输入至各子提取层中进行特征提取，获得提取后的图像训练集。

8.一种基于模型的遥感图像分类装置，其特征在于，所述基于模型的遥感图像分类装置包括：

遥感图像获取模块，用于获取待分类遥感图像；

遥感图像分类模块，用于通过预设遥感图像场景分类模型对所述待分类遥感图像进行分类，获得所述待分类遥感图像对应的类别，所述预设遥感图像场景分类模型包括：在预设卷积神经网络中的各层中添加注意力模块后的提取层、平均池化层以及线性分类层。

9.一种基于模型的遥感图像分类设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的基于模型的遥感图像分类程序，所述基于模型的遥感图像分类程序配置为实现如权利要求1至7中任一项所述的基于模型的遥感图像分类方法的步骤。

10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有基于模型的遥感图像分类程序，所述基于模型的遥感图像分类程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于模型的遥感图像分类方法的步骤。