[发明专利]基于自适应多尺度特征提取模型的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202110102544.9 | 申请日： | 2021-01-26 |
| 公开（公告）号： | CN112766199B | 公开（公告）日： | 2022-04-29 |
| 发明（设计）人： | 杜博;杨佳琪;张良培;武辰 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/44;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于自适应多尺度特征提取模型的高光谱图像分类方法，建立包含尺度参考网络和特征提取网络两部分的框架，在尺度参考网络，引入条件门控机制，通过三组模块逐级判断，将特征输入到对应尺度提取网络，深入挖掘高光谱遥感图像蕴含的丰富信息，有效结合不同尺度的特征，提高分类效果，生成精细分类结果图；在特征提取网络，设计大尺度特征提取网络和小尺度特征提取网络从两个尺度进行地物信息提取，综合考虑数据集异构性和被识别地物尺度差异性，能够自适应改变网络结构，实现多尺度特征协同学习。本发明在进行多尺度特征提取时，同时保留了高光谱遥感图像的较小尺度细节信息和较大尺度空间信息，满足高光谱遥感图像目标识别与分类需要。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 尺度 特征 提取 模型 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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