[发明专利]基于卷积神经网络的遥感的海冰图像分类方法有效
| 申请号： | 202010283629.7 | 申请日： | 2020-04-13 |
| 公开（公告）号： | CN111652038B | 公开（公告）日： | 2023-03-03 |
| 发明（设计）人： | 韩彦岭;魏聪;曹守启;洪中华;杨树瑚;周汝雁;张云 | 申请（专利权）人： | 上海海洋大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/047;G06N3/084 |
| 代理公司： | 南京天华专利代理有限责任公司 32218 | 代理人： | 夏平 |
| 地址： | 200090 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的遥感海冰图像分类方法，解决了传统方法不能充分挖掘高光谱遥感海冰图像空谱特征以及不能结合分类目标有效区分不同光谱特征贡献度的弊端，其技术方案要点是包括有以下步骤：通过原始遥感图像获得原始数据；从原始数据中手工标记部分样本作为样本库；将输入数据根据设定策略随机选择训练样；将其余样本作为测试样本；通过训练样本对预建的三维卷积神经网络模型进行训练和特征提取，并通过挤压激励网络对提取的特征进行权重调整，并最终选择支持向量机分类器完成分类；通过训练测试后的三维卷积神经网络模型对高光谱遥感图像进行检测分类，本发明能够有效地克服现有困难，提高遥感海冰图像的分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 遥感 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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