[发明专利]一种基于多线索多模态融合深度网络的地基云分类方法

摘要

本发明实施例公开了一种基于多线索多模态融合深度网络的地基云分类方法，该方法包括：对输入地基云样本进行预处理，得到多线索多模态融合深度网络输入；将该输入转移到多线索多模态融合深度网络训练模型中，训练得到多线索多模态融合深度网络；提取每个输入地基云样本的全局视觉特征、局部视觉特征与多模态特征，融合得到每个输入地基云样本的最终特征表示；训练支持向量机分类器，得到地基云分类模型；获取测试输入地基云样本的最终特征表示，输入至地基云分类模型中得到分类结果。本发明具有融合异构特征能力，能够有效学习视觉信息与多模态信息，提取出更高辨别性的全局视觉特征、局部视觉特征与多模态特征，提高地基云分类的正确率。

主权项

1.一种基于多线索多模态融合深度网络的地基云分类方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤S1，对输入地基云样本进行预处理，得到多线索多模态融合深度网络输入，所述多线索多模态融合深度网络输入包括多线索多模态融合深度网络的视觉信息输入和多线索多模态融合深度网络的多模态信息输入；步骤S2，将所述多线索多模态融合深度网络输入转移到多线索多模态融合深度网络训练模型中，训练得到多线索多模态融合深度网络；步骤S3，提取每个输入地基云样本的全局视觉特征、局部视觉特征与多模态特征，并将其融合，得到每个输入地基云样本的最终特征表示；步骤S4，根据所述最终特征表示训练支持向量机分类器，得到地基云分类模型；步骤S5，获取测试输入地基云样本的最终特征表示，并将其输入至所述地基云分类模型中，得到测试输入地基云样本分类结果。