[发明专利]一种基于度量学习的小样本遥感影像目标识别方法在审
| 申请号： | 202010748080.4 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN111881839A | 公开（公告）日： | 2020-11-03 |
| 发明（设计）人： | 张萌月;陈金勇;王港;王敏;武晓博;帅通;孙康 | 申请（专利权）人： | 中国电子科技集团公司第五十四研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 河北东尚律师事务所 13124 | 代理人： | 王文庆 |
| 地址： | 050081 河北省石家庄市中山西路589号中*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于度量学习的小样本遥感影像目标识别方法，属于遥感影像识别技术领域。它首先搜集遥感影像数据，制备用于小样本目标识别的遥感影像目标切片数据集；其次利用深度残差网络对多尺度遥感影像目标切片进行特征提取，获得测试目标的特征向量以及各类训练样本的特征向量集；然后基于k近邻算法在各类训练样本的特征向量集中找到与测试目标特征向量相似的前k个特征向量；最后基于度量学习方法，计算测试目标和各类训练样本之间的相似度，完成对测试目标的识别。本发明具有网络结构简洁、训练方法简单、平均目标识别准确率高等特点，适合用于小样本场景下遥感影像目标的识别应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 度量 学习 样本 遥感 影像 目标 识别 方法 | ||
【主权项】：
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