[发明专利]结合深度学习模型和传统分类器的用于PolSAR数据的分类方法及系统在审
| 申请号： | 202310560877.5 | 申请日： | 2023-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN116681927A | 公开（公告）日： | 2023-09-01 |
| 发明（设计）人： | 段艳;白少杰;刘利敏 | 申请（专利权）人： | 湖北第二师范学院 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/44;G06V10/80;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08;G06N20/10 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430205 湖北省武*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种结合深度学习模型和传统分类器的用于PolSAR数据的分类方法及系统，其中的方法采用随机分层抽样方法选择训练样本，然后利用训练样本训练CNN，进而将整个PolSAR数据分为一般像素和重点像素，接着利用AdaBoost算法把SVM分类器、wishart分类器和决策树分类器组成一个强分类器对重点像素再次分类。最后，把重要像素的类别和一般像素的类别组合为最终的结果。一方面融合了多个传统分类器，另一方面将深度学习模型与融合后的传统分类器相结合对重点像素进行再次分类，可以大大提高分类的精度。 | ||
| 搜索关键词： | 结合 深度 学习 模型 传统 分类 用于 polsar 数据 方法 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
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