[发明专利]基于集成约束多示例学习的高光谱目标检测方法有效
| 申请号： | 202110074633.7 | 申请日： | 2021-01-20 |
| 公开（公告）号： | CN112766161B | 公开（公告）日： | 2022-12-02 |
| 发明（设计）人： | 焦昶哲;李嘉铭;缑水平;王秀秀;毛莎莎;陈晓莹 | 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;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;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： | 本发明提出了一种基于集成约束多示例学习的高光谱目标检测方法，用于解决现有技术对复杂场景下的高光谱目标检测效果差的问题，实现步骤为：1)获取训练样本集和测试样本集；2)构建集成约束多示例学习网络W；3)对集成约束多示例学习网络W进行迭代训练；4)获取高光谱的目标检测结果。本发明将集成约束与多示例学习相结合，使得包中每一个像素点都能参与到网络的训练过程中，提高了不精确标记的高光谱目标的检测结果，减小了过拟合现象，可用于爆炸物检测，精准农业，食物安全的分析与检查。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 约束 示例 学习 光谱 目标 检测 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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