[发明专利]基于深度融合的卷积神经网络的遥感图像分类方法有效
| 申请号： | 202010433824.3 | 申请日： | 2020-05-21 |
| 公开（公告）号： | CN111612066B | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 郭勇;张晓霞;张霞 | 申请（专利权）人： | 成都理工大学 |
| 主分类号： | G06V10/764 | 分类号： | G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06V10/20;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 成都市熠图知识产权代理有限公司 51290 | 代理人： | 邓昉 |
| 地址： | 610059 四川*** | 国省代码： | 四川;51 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度融合的卷积神经网络的遥感图像分类方法，包括将原始遥感图像构建成数据集，对原始遥感图像进行预处理，将预处理后的图像划分为训练集、测试集和验证集，并对训练集进行数据增广；构建深度融合卷积神经网络；训练得到最优网络模型；利用最优网络模型对实测遥感图像分类。本发明给出了一种新的分类方法，构建了新的深度融合的卷积神经网络，将改进的encoder‑decoder模型和VGG16模型相结合，该模型融合了遥感图像的深层特征与中层特征，从而有效克服现有技术对遥感图像特征提取单一或冗余导致分类精度低的缺陷，本发明通过建立新型网络模型获得目标的高级特征表达能力，从而改善遥感图像的分类正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 融合 卷积 神经网络 遥感 图像 分类 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于成都理工大学，未经成都理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202010433824.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
