[发明专利]一种基于高光谱图像深度学习的智能识别方法、装置及介质在审
| 申请号： | 202310772036.0 | 申请日： | 2023-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN116935381A | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 张天才;邓贤明;吴护林;李忠盛;周堃;牛飞龙;向伟;吴法霖;陈知华;朱凡;张翼翔;汪家辉;代欣位;徐塱;王森 | 申请（专利权）人： | 中国兵器装备集团西南技术工程研究所 |
| 主分类号： | G06V20/69 | 分类号： | G06V20/69;G06V10/774;G06V10/44;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 上海思真远达专利代理事务所(特殊普通合伙) 31481 | 代理人： | 解丽丽 |
| 地址： | 400039 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于高光谱图像深度学习的智能识别方法、装置及介质，涉及图像处理领域，包括：S1、制备深度学习样本；S2、采集样本高光谱图像；S3、样本高光谱图像预处理；S4、显微高光谱图像识别训练并输出图像。本发明在高光谱图像上做3D残差卷积可以更充分地对光谱维度进行特征提取，利用3D卷积替代传统2D卷积可以直接将高光谱数据块送入网络训练，无需前期降维等操作，避免了高光谱图像信息量的损失；同时提取其空间和光谱信息进行模型训练；在图像数量较少的情况下依旧可以达到不错的训练效果；综上，提高图像识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 光谱 图像 深度 学习 智能 识别 方法 装置 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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