[发明专利]基于自补偿卷积神经网络的遥感场景图像分类方法在审
| 申请号： | 202111193355.3 | 申请日： | 2021-10-13 |
| 公开（公告）号： | CN113723570A | 公开（公告）日： | 2021-11-30 |
| 发明（设计）人： | 石翠萍;张鑫磊;岳淑衡 | 申请（专利权）人： | 齐齐哈尔大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 张换男 |
| 地址： | 161006 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 基于自补偿卷积神经网络的遥感场景图像分类方法，本发明涉及遥感场景图像分类方法。本发明的目的是为了解决现有方法无法实现模型分类精度和运行速度的均衡，不能使分类精度和运行速度同时达到最优的问题。过程为：步骤一、采集高光谱图像数据集和相对应的标签向量数据集；步骤二、建立自补偿卷积神经网络；步骤三、将高光谱图像数据集和相对应的标签向量数据集输入到建立的自补偿卷积神经网络中，进行迭代优化，得到最优自补偿卷积神经网络；步骤四、向最优自补偿卷积神经网络中输入待测高光谱图像进行分类结果预测。本发明用于遥感场景图像分类领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 补偿 卷积 神经网络 遥感 场景 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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