[发明专利]一种遥感场景分类方法在审
| 申请号： | 201710147637.7 | 申请日： | 2017-03-13 |
| 公开（公告）号： | CN106991382A | 公开（公告）日： | 2017-07-28 |
| 发明（设计）人： | 刘青山;杭仁龙;葛玲玲;宋慧慧;孙玉宝 | 申请（专利权）人： | 南京信息工程大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/08;G06T3/40 |
| 代理公司： | 江苏爱信律师事务所32241 | 代理人： | 唐小红 |
| 地址： | 210044 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种遥感场景分类方法，包括以下步骤生成多尺度图像；提取多尺度深度特征；融合卷积特征；集结多尺度分类结果。本发明提出了一种自适应深度金字塔匹配(ADPM)模型，将多尺度图像送入到带有空间金字塔池化的卷积神经网络来提取深度特征，将所有卷积层中提取的深度特征融合后送入到SVM分类器得到分类结果，集结多尺度结果提供更多信息，以便于遥感场景分类。和空间关系金字塔(PSR)、局部探测器(Partlets)方法、半监督投影(SSEP)方法相比，在相同的实验条件下，本发明方法的遥感场景分类性能提高，分类结果更加准确。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 遥感 场景 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种遥感场景分类方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1)、将一张待分类的遥感场景图像通过变形的方法生成不同尺度N×N的图像，其中N根据图片大小可取多个值；步骤2)、将多尺度图像送入到带有空间金字塔池化的卷积神经网络进行训练，以此来提取多尺度深度特征；步骤3)、对每个尺度的输入图像，运用自适应深度金字塔匹配模型融合从所有卷积层中提取的特征表示；步骤4)、将每个尺度图像学习出的特征表示送入分类器得到最终分类结果，然后利用多数投票策略集成所有尺度的多个结果，即为该遥感场景图像的正确分类。
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