[发明专利]一种基于主动学习和卷积神经网络的遥感图像分类方法有效

专利信息
申请号: 202010149956.3 申请日: 2020-03-06
公开(公告)号: CN111414942B 公开(公告)日: 2022-05-03
发明(设计)人: 胡力心;罗小波;魏宇帆 申请(专利权)人: 重庆邮电大学
主分类号: G06V10/764 分类号: G06V10/764;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/774
代理公司: 重庆市恒信知识产权代理有限公司 50102 代理人: 李金蓉
地址: 400065 重*** 国省代码: 重庆;50
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摘要: 发明请求保护一种基于主动学习和卷积神经网络的遥感图像分类方法,该方法包括:通过主成分分析方法对高光谱遥感图像进行波段处理,随后将图像处理成块。将数据按照一定比例分为训练集、未标记样本集、验证集和测试集。使用训练集对卷积神经网络进行训练,对未标记样本集中样本的所属类别进行预测,引入主动学习对样本进行评估。然后将其评估的结果进行排序,挑选出其中置信度低的样本,专家赋予其标签,对于置信度高的样本计算机自动赋予其标签。通过调节预测标签系数来构建高质量的训练样本集,使用挑选出的训练样本集迭代优化分类器模型。满足停止条件便停止迭代,输出最终的分类结果。
搜索关键词: 一种 基于 主动 学习 卷积 神经网络 遥感 图像 分类 方法
【主权项】:
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