[发明专利]基于注意力机制和循环神经网络的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202010860393.9 | 申请日： | 2020-08-25 |
| 公开（公告）号： | CN112052758B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 冯婕;赵宁;焦李成;张向荣;尚荣华;王蓉芳;刘若辰 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/25;G06V10/40;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 陕西电子工业专利中心 61205 | 代理人： | 陈宏社;王品华 |
| 地址： | 710071*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于注意力机制和循环神经网络的高光谱图像分类方法，主要解决现有技术中对高光谱图像特征提取不充分导致的分类精度偏低的问题。实现步骤为：(1)构造循环神经网络；(2)生成训练集；(3)训练循环神经网络；(4)对待分类的高光谱图像进行分类。本发明利用注意力提议模块和处理模块得到输入高光谱图像空间像素块需要重点关注的局部区域，利用循环神经网络提取待分类高光谱图像的空间‑光谱联合特征，得到分类结果，具有高光谱图像分类精度高的优点，可用于资源勘探、森林覆盖和灾害监测等领域的地物目标识别。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 注意力 机制 循环 神经网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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