[发明专利]基于EVM和深度学习的高光谱未知目标检测方法有效
| 申请号： | 202011150576.8 | 申请日： | 2020-10-24 |
| 公开（公告）号： | CN112200121B | 公开（公告）日： | 2022-06-07 |
| 发明（设计）人： | 江天;吴露婷;彭元喜;周侗;刘煜 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科技大学 |
| 主分类号： | G06V20/10 | 分类号： | G06V20/10;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/77;G06V10/82;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06N7/00 |
| 代理公司： | 国防科技大学专利服务中心 43202 | 代理人： | 王文惠 |
| 地址： | 410073 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明属于高光谱智能感知领域，公开了基于EVM和深度学习的高光谱位置目标检测方法，其步骤为，S1：对高光谱数据集进行样本划分和PCA等预处理，随机将样本类别设置已知类和未知类，并将数据集划分为训练集和测试集；S2：将预处理后的测试样本数据输入到3DCNN网络中进行训练，保存训练模型并输出分类特征向量；S3：将所有训练数据的特征向量与对应的类别标签使用EVM算法建立基于威布尔分布的EVM模型；S4：将预处理后的测试样本数据输入进3DCNN模型和EVM模型，计算出属于已知类或未知类的概率；本发明结构清晰、易于实现，在保证已知类分类精度的前提下，有效提高了未知目标检测的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 evm 深度 学习 光谱 未知 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
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