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专利状态
一种基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法
有效
专利申请进度
申请
2020-09-02
申请公布
2020-11-24
授权
2022-08-02
预估到期
2040-09-02
专利基础信息
申请号 CN202010907242.4 申请日 2020-09-02
申请公布号 CN111985575A 申请公布日 2020-11-24
授权公布号 CN111985575B 授权公告日 2022-08-02
分类号 G06V10/764;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08
分类 计算;推算;计数;
申请人名称 四川九洲电器集团有限责任公司
申请人地址 四川省绵阳市科创园区九华路6号
专利法律状态
  • 2022-08-02
    授权
    状态信息
    授权
  • 2020-11-24
    公布
    状态信息
    公布
摘要
本发明公开了一种基于卷积神经网络的高光谱图像分类方法,该方法中的卷积神经网络包括顺次相连的输入层、空间信息提取层、光谱信息提取层、全连接层模块以及分类器;输入层用于将高光谱图像像素转换为输入图像块;空间信息提取层主要用于提取高光谱图像的空间信息;光谱信息提取层主要用于提取高光谱图像的光谱信息;全连接层模块用于将高维度的特征向量转换为低维度的特征向量;分类器用于将全连接层模块得到的特征向量进行归一化,进而对高光谱图像所属类别进行预测分类。应用本发明能够同时提取高光谱图像的空间信息和光谱信息,且能够很好的平衡分类速度和分类精度。