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一种基于多感受野图注意力网络的高光谱图像分类方法

摘要

本发明涉及一种多感受野图注意力网络的高光谱图像分类方法。通过使用无监督主成分分析方法和简单线性迭代聚类,将原始高光谱图像准确地划分为自适应局部区域;采用双层卷积神经网络提取像素的光谱特征减少需要计算的节点数,抑制原始高光谱图像噪声;构造基于超像素立方体的多感受野图;利用多特征注意力模块提取局部节点特征和边特征并采用图形注意网络学习两个特征的重要系数;利用特征融合注意力模块融合各感受野节点‑边特征,给出了分类节点的特征,最后利用交叉熵损失对图像特征进行解释得到每个像素的标签,使高光谱图像正确分类。与现有技术相比,能够自动提取高光谱特征并完成分类,分类正确率达到93%以上。

著录项

  • 公开/公告号CN114155443A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-08

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 中国人民解放军火箭军工程大学;

    申请/专利号CN202111153710.4

  • 申请日2021-09-29

  • 分类号G06V20/13(20220101);G06V10/26(20220101);G06V10/44(20220101);G06V10/762(20220101);G06V10/77(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/82(20220101);G06K9/62(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构61214 西安弘理专利事务所;

  • 代理人燕肇琪

  • 地址 710025 陕西省西安市灞桥区洪庆镇同心路2号

  • 入库时间 2023-06-19 14:26:44

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-08

    公开

    发明专利申请公布

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