[发明专利]基于迁移学习和视觉词包的遥感样本分类方法在审
| 申请号： | 202211019600.3 | 申请日： | 2022-08-24 |
| 公开（公告）号： | CN115661504A | 公开（公告）日： | 2023-01-31 |
| 发明（设计）人： | 贾若愚;刘仕琪;李洁;邹圣兵 | 申请（专利权）人： | 北京数慧时空信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V20/10;G06V10/762;G06V10/82;G06V10/44;G06V10/46;G06N3/0464;G06N3/096 |
| 代理公司： | 北京恒程知识产权代理有限公司 11914 | 代理人： | 宋朝政 |
| 地址： | 100070 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于迁移学习和视觉词包的遥感样本分类方法，该方法包括：获取样本集和源域集；构建组合模型，包括深度学习网络和迁移学习算法；将样本集和源域集输入组合模型，得到样本集的标签，并对样本集的标签基于场景类别进行编号；对样本集进行二次特征提取，得到特征集，采用聚类方法对特征集进行聚类，得到视觉词典；对样本集中的每个样本图像进行视觉单词映射，生成视觉词包分布图，对视觉词包分布图进行低维度统计，得到视觉词包特征的低维度统计表示；将视觉词包特征的低维度统计表示和标签编号作为训练数据，训练得到场景分类模型。本发明的方法充分利用前期影像的先验知识，得到的场景分类模型分类效果更好，准确率更高。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 迁移 学习 视觉 遥感 样本 分类 方法 | ||
【主权项】：
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