[发明专利]基于密集残差三维卷积神经网络的高光谱遥感图像分类方法有效
| 申请号： | 202010128528.2 | 申请日： | 2020-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN111368896B | 公开（公告）日： | 2023-07-18 |
| 发明（设计）人： | 陈苏婷;张闯;吴超群;丁杰;邵东威 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V20/13;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 罗运红 |
| 地址： | 210032 江苏*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于密集残差三维卷积神经网络的高光谱遥感图像分类方法，以原始高光谱数据作为网络输入，采用三维卷积提取高光谱遥感图像的三维空谱特征，三维卷积可以直接对高光谱图像进行处理，不需要进行降维等预处理操作，更充分地提取高光谱图像的空谱特征。利用密集残差网络加深网络层数，学习更深层次的光谱和空间特征，随着网络深度的增加，残差网络可以有效减少梯度消失的问题，并且该结构可以更有效地利用特征并增强卷积层之间的特征传递；通过早停的方法来缩减训练时间，通过Soft‑max分类器进行分类预测，得到初始分类结果；提出多标签条件随机场优化算法，对分类的结果进行优化。本发明提升运算效率，提高了遥感图像分类的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 密集 三维 卷积 神经网络 光谱 遥感 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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