[发明专利]一种基于双流卷积神经网络的高光谱图像目标检测方法有效
| 申请号： | 201911336879.6 | 申请日： | 2019-12-23 |
| 公开（公告）号： | CN111027509B | 公开（公告）日： | 2022-02-11 |
| 发明（设计）人： | 杜博;朱德辉;张良培 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V20/17;G06V10/77;G06V10/774;G06V10/764;G06V10/82;G06V10/762;G06K9/62 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 王琪 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双流卷积神经网络的高光谱图像目标检测方法，包括训练阶段和探测阶段。训练阶段包括典型背景样本的选取、目标样本的生成、构建网络训练样本和网络参数训练。通过联合稀疏表示和分类的像元选择策略选取典型背景样本，通过在目标先验中植入一定比例背景成分生成目标样本，将目标先验分别与目标样本和背景样本构建为网络的正训练样本和负训练样本，并使用设计好的双流卷积神经网络进行训练。在探测阶段，影像上的待探测像元分别与目标先验构建为双流网络的输入，经过训练好的网络后得到预测值，并将预测值作为该探测像元的输出值，从而获得高光谱图像目标探测的结果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双流 卷积 神经网络 光谱 图像 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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