[发明专利]一种基于多方向多尺度光谱-空间残差卷积神经网络的高光谱多类变化检测方法在审
| 申请号： | 202210934013.0 | 申请日： | 2022-08-04 |
| 公开（公告）号： | CN115240072A | 公开（公告）日： | 2022-10-25 |
| 发明（设计）人： | 詹天明;汤永生;吴华朋 | 申请（专利权）人： | 南京审计大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V20/13;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/764;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京创略知识产权代理事务所(普通合伙) 32358 | 代理人： | 严靖 |
| 地址： | 210000 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于多方向多尺度光谱‑空间残差卷积神经网络的高光谱多类变化检测方法，包括如下步骤：将获取的同一区域不同时间的两幅高光谱图像进行差分操作得到高光谱变化图像；从高光谱变化图像中选择一定量的像素，将每个像素和其相邻像素的高光谱变化向量构成张量块；将张量块输入进模型当中，对每个变化张量从多个不同的方向提取张量的光谱特征以及空间特征，最后进行融合，训练多方向多尺度光谱‑空间残差卷积网络，获取对应的神经网络模型参数；使用训练好的模型将高光谱变化图像中的所有像素进行判别分类。本发明对实验器材要求较低，能够快速并且精准地识别出同一地理位置不同时间的两幅高光谱图像中的变化区域，有着很好的实用性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多方 尺度 光谱 空间 卷积 神经网络 变化 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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