[发明专利]一种基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法有效
| 申请号： | 202010907242.4 | 申请日： | 2020-09-02 |
| 公开（公告）号： | CN111985575B | 公开（公告）日： | 2022-08-02 |
| 发明（设计）人： | 王志勇;王正伟;刘志刚;付强;闫超;李胜军;白虎冰;张伊慧;胡友章 | 申请（专利权）人： | 四川九洲电器集团有限责任公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都九鼎天元知识产权代理有限公司 51214 | 代理人： | 胡川 |
| 地址： | 621000 四*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法，该方法中的卷积神经网络包括顺次相连的输入层、空间信息提取层、光谱信息提取层、全连接层模块以及分类器；输入层用于将高光谱图像像素转换为输入图像块；空间信息提取层主要用于提取高光谱图像的空间信息；光谱信息提取层主要用于提取高光谱图像的光谱信息；全连接层模块用于将高维度的特征向量转换为低维度的特征向量；分类器用于将全连接层模块得到的特征向量进行归一化，进而对高光谱图像所属类别进行预测分类。应用本发明能够同时提取高光谱图像的空间信息和光谱信息，且能够很好的平衡分类速度和分类精度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 卷积 神经网络 光谱 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
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