申请/专利权人：西北工业大学

申请日：2023-12-27

公开（公告）日：2024-04-16

公开（公告）号：CN117893799A

主分类号：G06V10/764

分类号：G06V10/764;G06V10/58;G06V10/82;G06V10/774

优先权：["20230207 CN 2023100936909"]

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.04.16#公开

摘要：本发明公开了一种基于自适应谱感知演化神经网络的高光谱图像分类方法，包括：从高光谱图像数据集中提取其中有类别标签的样本构成训练样本集，提取其中无类别标签的样本构成测试样本集；基于进化算法搜索由光谱特征感知卷积模块组成的多尺度谱感知卷积神经网络网络；利用训练样本集训练搜索到的最优网络，得到训练完成的高光谱图像分类网络；利用高光谱图像分类网络得到测试样本集中各待测样本的分类结果，并利用各待测样本的分类结果以及有类别标签的数据体样本中各像素的类别，得到高光谱图像数据体的分类结果图。本发明通过考虑高光谱图像的特性，能有效提取高光谱图像的空间信息和光谱信息，提高高光谱图像分类效果。

主权项：1.一种基于自适应谱感知演化神经网络的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括：从高光谱图像数据集中提取其中有类别标签的样本构成训练样本集，提取其中无类别标签的样本构成测试样本集；基于进化算法搜索由光谱特征感知卷积模块组成的多尺度谱感知卷积神经网络；利用所述训练样本集训练搜索到的最优网络，得到训练完成的高光谱图像分类网络；利用所述高光谱图像分类网络得到测试样本集中各待测样本的分类结果，并利用各待测样本的分类结果以及有类别标签的数据体样本中各像素的类别，得到高光谱图像数据体的分类结果图。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 西北工业大学 基于自适应谱感知演化神经网络的高光谱图像分类方法

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD