[发明专利]基于支路特征融合卷积网络的遥感场景分类方法有效
| 申请号： | 202010484751.0 | 申请日： | 2020-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN111723685B | 公开（公告）日： | 2022-07-26 |
| 发明（设计）人： | 石翠萍;王涛;刘超;苗凤娟 | 申请（专利权）人： | 齐齐哈尔大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/80;G06V10/764;G06V20/10;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 161006 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于支路特征融合卷积网络的遥感场景分类方法，本发明涉及遥感场景分类方法。本发明的目的是为了解决现有遥感场景图像具有复杂的空间结构，容易产生较大的类内差异性和类间相似性的问题，以及现有多数具有较好分类性能的深层CNN模型具有较高的复杂度，浅层CNN模型复杂度较低，但在分类准确率上又无法达到遥感领域实际应用的要求的问题。过程为：一、建立LCNN‑BFF网络模型；二、采用数据集训练网络模型；三、采用测试集验证预训练好的模型的准确率，若准确率达到要求，即得到训练好的模型，否则，继续训练模型，直至准确率达到要求；四、采用训练好的模型对待识别遥感场景进行分类。本发明用于遥感场景分类领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 支路 特征 融合 卷积 网络 遥感 场景 分类 方法 | ||
【主权项】：
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