[发明专利]基于多GPU协同交互数据流组织的高光谱图像快速分类法在审
| 申请号： | 201910147758.0 | 申请日： | 2019-02-27 |
| 公开（公告）号： | CN109948462A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 吴泽彬;石林林;常皓洋;张惟轩;韦志辉 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 陈鹏 |
| 地址： | 210094 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多GPU协同交互数据流组织的高光谱图像快速分类法，包括如下步骤：读取高光谱图像训练数据与测试数据，将这些数据绑定为页锁定内存；通过基于多GPU流同步的稀疏多项式逻辑回归快速计算法计算最大似然概率矩阵，提取出高光谱图像的光谱信息；使用基于多GPU变量划分的加权马尔科夫场空间先验快速计算法提取高光谱图像空间信息，并计算边际概率矩阵；根据求得的边际概率矩阵求得测试数据的预测标签，得到最终分类结果。本发明既利用了高光谱图像光谱信息，又利用了空间信息，提高了分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 高光谱图像 分类法 数据流组织 测试数据 概率矩阵 光谱信息 空间信息 快速计算 读取 矩阵 协同 最大似然概率 分类结果 逻辑回归 训练数据 先验 场空间 流同步 稀疏 加权 内存 标签 锁定 分类 预测 | ||
【主权项】：
1.一种基于多GPU协同交互数据流组织的高光谱图像快速分类法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，读取高光谱图像训练数据与测试数据，将这些数据绑定为页锁定内存；步骤2，通过基于多GPU流同步的稀疏多项式逻辑回归快速计算法计算最大似然概率矩阵，提取出高光谱图像的光谱信息；步骤3，使用基于多GPU变量划分的加权马尔科夫场空间先验快速计算法提取高光谱图像空间信息，并计算边际概率矩阵；步骤4，根据边际概率矩阵求得测试数据的预测标签，得到最终分类结果。
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