[发明专利]一种基于任务图卷积网络的地基云分类方法有效
| 申请号： | 201911347193.7 | 申请日： | 2019-12-24 |
| 公开（公告）号： | CN111191704B | 公开（公告）日： | 2023-05-02 |
| 发明（设计）人： | 刘爽;李梅;张重 | 申请（专利权）人： | 天津师范大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/084 |
| 代理公司： | 北京中政联科专利代理事务所(普通合伙) 11489 | 代理人： | 陈超 |
| 地址： | 300387 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开了一种基于任务图卷积网络的地基云分类方法，该方法包括：对输入地基云图像进行预处理，得到预处理地基云图像，将其输入至任务图卷积网络训练模型中，训练得到任务图卷积网络；基于任务图卷积网络提取得到每幅输入地基云图像的基于卷积神经网络的特征、基于图卷积的特征和融合特征表示；根据融合特征表示训练支持向量机分类器，得到地基云分类模型；获取测试输入地基云图像的融合特征表示，将其输入至地基云分类模型中，得到分类结果。本发明具充分利用基于卷积神经网络的特征和基于图卷积网络的互补信息，有效挖掘两者的相关性，提取出更高辨别性的融合特征，进而提高地基云分类的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 任务 图卷 网络 地基 分类 方法 | ||
【主权项】：
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