[发明专利]顾及极化统计特性的非监督域自适应网络极化SAR地物分类方法及设备有效
| 申请号： | 202110348030.1 | 申请日： | 2021-03-31 |
| 公开（公告）号： | CN113269024B | 公开（公告）日： | 2022-04-26 |
| 发明（设计）人： | 汪长城;李倩;沈鹏;高晗 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06V20/00 | 分类号： | G06V20/00;G06V10/762;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 长沙市融智专利事务所(普通合伙) 43114 | 代理人： | 熊开兰 |
| 地址： | 410083 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种顾及极化统计特性的非监督域自适应网络极化SAR地物分类方法及设备，其方法为：选取带标签和不带标签的极化SAR数据计算生成协方差矩阵，分别作为源域和目标域数据集；使用源域样本初始化源域及目标域的聚类中心；将源域和目标域数据输入至各自对应的复卷积神经网络，得到重构特征；通过计算重构特征与聚类中心的距离，为目标域样本确定伪标签，并更新目标域的聚类中心；重复聚类迭代，直到聚类迭代收敛或达到聚类最大迭代次数；通过最小化目标函数，迭代更新两个复卷积神经网络的参数，直到网络参数收敛，此时目标域数据集各样本类别即为最终地物类别。本发明可高效对极化SAR数据进行地物分类。 | ||
| 搜索关键词： | 顾及 极化 统计 特性 监督 自适应 网络 sar 地物 分类 方法 设备 | ||
【主权项】：
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