[发明专利]基于卷积神经网络及空谱信息融合的高光谱图像分类方法在审
| 申请号： | 201711056964.8 | 申请日： | 2017-10-27 |
| 公开（公告）号： | CN107909015A | 公开（公告）日： | 2018-04-13 |
| 发明（设计）人： | 周松斌;刘忆森;黄可嘉;李昌;韩威;刘伟鑫 | 申请（专利权）人： | 广东省智能制造研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州番禺容大专利代理事务所(普通合伙)44326 | 代理人： | 刘新年,潘素云 |
| 地址： | 510070 广东省广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络与空谱信息融合的高光谱图像分类方法，包括如下步骤S1、提取高光谱图像每一像素点的X、Y轴坐标作为空间信息，并将空间信息与光谱信息合并，作为一个样品的特征信息；S2、随机划分训练集与测试集数据；S3、将包括空间信息与光谱信息的训练集样本放入一维卷积神经网络，训练分类模型；S4、将包括空间信息和光谱信息的训练集样本放入分类模型，进行分类预测。其中卷积神经网络采用不同大小的卷积核进行卷积操作，可有效提取高光谱中光谱维中不同分辨率的特征信息；此外，同时将光谱维信息与空间维信息输入神经网络进行学习，充分利用了高光谱“双高分辨率”的特征，算法结构简单且能够显著提升分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 信息 融合 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于卷积神经网络与空谱信息融合的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、提取高光谱图像每一像素点的X、Y轴坐标作为空间信息，并将空间信息与光谱信息合并，作为一个样品的特征信息；S2、随机划分训练集与测试集数据；S3、将包括空间信息与光谱信息的训练集样本放入一维卷积神经网络，训练分类模型；S4、将包括空间信息和光谱信息的测试集样本放入分类模型，进行分类预测。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于广东省智能制造研究所，未经广东省智能制造研究所许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201711056964.8/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 上一篇：一种热塑性摩擦连接器
- 下一篇：一种卷积神经网络生成方法及车系识别方法
- 信息记录介质、信息记录方法、信息记录设备、信息再现方法和信息再现设备
- 信息记录装置、信息记录方法、信息记录介质、信息复制装置和信息复制方法
- 信息记录装置、信息再现装置、信息记录方法、信息再现方法、信息记录程序、信息再现程序、以及信息记录介质
- 信息记录装置、信息再现装置、信息记录方法、信息再现方法、信息记录程序、信息再现程序、以及信息记录介质
- 信息记录设备、信息重放设备、信息记录方法、信息重放方法、以及信息记录介质
- 信息存储介质、信息记录方法、信息重放方法、信息记录设备、以及信息重放设备
- 信息存储介质、信息记录方法、信息回放方法、信息记录设备和信息回放设备
- 信息记录介质、信息记录方法、信息记录装置、信息再现方法和信息再现装置
- 信息终端，信息终端的信息呈现方法和信息呈现程序
- 信息创建、信息发送方法及信息创建、信息发送装置
