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一种基于多输出分类模型的分类方法、计算机设备及介质

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本发明提供了一种基于多输出分类模型的分类方法、计算机设备及介质，包括获取标定矿区的遥感数据，从所述标定矿区的遥感数据中提取多光谱影像和DEM数据，基于所述多光谱影像和所述DEM数据提取浅层特征，其中，所述浅层特征包括浅层光谱‑空间特征和浅层地形特征；将所述浅层光谱‑空间特征进行堆叠、将所述浅层地形特征进行堆叠，分别输入至多分支深度置信网络模型，获得融合特征；将所述融合特征分别输入至少两个分类器，获得至少两个二级地物标签，可以有效提取并融合不同模态的深度特征，结合多模型融合和多输出策略，有利于提高复杂景观区土地覆盖精细分类的精度。

著录项

公开/公告号CN113139532B

专利类型发明专利
公开/公告日2021-09-21

原文格式PDF
申请/专利权人中国地质大学(武汉);
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申请/专利号CN202110690722.4
发明设计人李显巨;孙凯威;陈伟涛;王力哲;陈刚;
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申请日2021-06-22
分类号G06K9/00(20060101);G06K9/46(20060101);G06K9/62(20060101);G06N20/20(20190101);
代理机构11473 北京隆源天恒知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人吴航
地址 430074 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号
入库时间 2022-08-23 12:30:07

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