[发明专利]一种基于迁移视觉信息的交叉域地基云图分类方法

摘要

本发明实施例公开了一种基于迁移视觉信息的交叉域地基云图分类方法，该方法包括：对来自源域和目标域的多幅输入地基云图预处理得到训练地基云图；将训练地基云图划分为多个图像块，并在每个图像块中稠密提取特征得到图像块的特征向量集合；对所有特征向量进行最大化抽取，得到训练地基云图的迁移特征向量；基于迁移特征向量进行加权度量学习，得到距离函数，并在最近邻分类器上使用该距离函数得到地基云图分类器；获取来自源域和目标域的测试地基云图的迁移特征向量，输入至地基云图分类器得到地基云图类别识别结果。本发明能有效挖掘显著特征信息，充分考虑来自源域和目标域的样本对以及每个类别的样本对数量，提高交叉域地基云图分类的正确率。

主权项

一种基于迁移视觉信息的交叉域地基云图分类方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S1，对来自源域和目标域的多幅输入地基云图进行预处理，得到多幅训练地基云图；步骤S2，将所述多幅训练地基云图分别划分为多个图像块，并在每个图像块中稠密提取特征，得到每个图像块的特征向量集合；步骤S3，对所述每个图像块的特征向量集合中的所有特征向量进行最大化抽取，将得到的特征向量依次连接，得到所述训练地基云图的迁移特征向量；步骤S4，基于所述训练地基云图的迁移特征向量，进行加权度量学习，得到距离函数，并在最近邻分类器上使用该距离函数构建得到地基云图分类器；步骤S5，根据所述步骤S1‑S3，获取来自源域和目标域的测试地基云图的迁移特征向量，将其输入至所述地基云图分类器进行交叉域分类，得到地基云图类别识别结果。