[发明专利]基于深度特征交叉融合的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202010007701.3 | 申请日： | 2020-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN111191736B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 焦李成;李玲玲;王科;樊龙飞;刘旭;冯志玺;朱浩;唐旭;郭雨薇;陈璞花 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/774;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 侯琼;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于深度特征交叉融合的高光谱图像分类方法，主要解决传统卷积神经网络在高光谱数据分类时空间特征丢失的问题。其技术方案是：1.读取高光谱数据并对每个光谱带进行预处理；2.使用预处理后的高光谱数据构造数据样本并生成训练集和测试集数据；3.构建基于深度特征交叉融合的高光谱图像分类网络；4.用训练集数据对网络进行训练；5.使用训练后的网络对测试集数据进行分类预测；本发明针对多通道的原始数据融合不同分支阶段、不同尺度的深度特征，不断在多尺度表征之间进行信息交换，进而提升模型的深度特征表达能力；有效利用了高光谱数据不同层深度特征的多尺度空间信息，提高了分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 特征 交叉 融合 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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