[发明专利]一种基于GCN和GRU增强U-Net特征的高光谱分类方法及系统有效
| 申请号： | 202110212923.3 | 申请日： | 2021-02-25 |
| 公开（公告）号： | CN112926452B | 公开（公告）日： | 2022-06-14 |
| 发明（设计）人： | 景维鹏;陈广胜;林谋乐;李林辉 | 申请（专利权）人： | 东北林业大学 |
| 主分类号： | G06V10/58 | 分类号： | G06V10/58;G06V20/10;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 哈尔滨市伟晨专利代理事务所(普通合伙) 23209 | 代理人： | 韩立岩 |
| 地址： | 150040 黑龙*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于GCN和GRU增强U‑Net特征的高光谱分类方法，所述方法为解决高光谱波段数据之间的类内高变异性和类间的相似性提供了新的解决方案。针对传统模型忽略特征之间所存在的潜在关系，提出使用图神经网络(GCN)和门控循环单元(GRU)获取U‑Net下采样特征之间的潜在关系，同时注意力机制用于根据上下文特征的重要程度学习得到新的特征。该方法将下采样得到的较混乱的特征转化为高内聚低耦合的特征，为下游的任务提供干净可靠的数据。同时该方法在小样本高光谱上只需要迭代很少次就能取得十分优异的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 gcn gru 增强 net 特征 光谱 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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