[发明专利]基于深度联合卷积激活的遥感图像场景分类方法有效
| 申请号： | 202011243048.7 | 申请日： | 2020-11-09 |
| 公开（公告）号： | CN112232297B | 公开（公告）日： | 2023-08-22 |
| 发明（设计）人： | 高昆;王红;闵蕾;李维;张晓典;何林;吴穹 | 申请（专利权）人： | 北京理工大学 |
| 主分类号： | G06V20/13 | 分类号： | G06V20/13;G06V10/764;G06V10/774;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京晟睿智杰知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11603 | 代理人： | 于淼 |
| 地址： | 100081 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度联合卷积激活的遥感图像场景分类方法，包括：利用至少两个卷积层中的卷积激活图进行特征提取，得到图像浅层纹理信息；利用图像浅层纹理信息和全连接层进行拼接，得到对应遥感场景图像的特征向量；基于遥感场景图像的特征向量训练分类器，得到遥感场景图像分类模型；获取测试遥感场景图像的特征向量，将测试遥感场景图像的特征向量输入至遥感场景图像分类模型，得到遥感场景图像分类结果。通过卷积激活图和全连接层进行特征表示，能够将图像浅层纹理信息和图像深层语义信息有效地结合到训练遥感场景图像的特征向量中，达到有效挖掘图像显著特征信息和几何结构信息的目的，从而提高遥感图像场景分类的正确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 联合 卷积 激活 遥感 图像 场景 分类 方法 | ||
【主权项】：
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