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基于深度孪生残差网络的光学遥感场景分类方法及装置

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本发明公开了一种基于深度孪生残差网络的光学遥感图像分类方法，属于图像处理技术领域。在训练阶段，首先通过两个完全相同的深度残差网络，对输入的遥感图像对进行特征提取，分别得到它们的特征表示，然后结合这两个特征表示计算其在特征空间的欧氏距离，以判断输入图像对的相似程度。在测试阶段，使用训练好的任一个深度残差网络对输入图像进行场景分类。本发明可对大规模的高分辨遥感图像进行场景分类，可在自然灾害监测与评估，城市规划，环境监测等领域发挥重要作用。

著录项

公开/公告号CN108805200B

专利类型发明专利
公开/公告日2022-02-08

原文格式PDF
申请/专利权人中国矿业大学;
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申请/专利号CN201810589587.2
发明设计人周勇;刘栩宁;赵佳琦;姚睿;刘兵;夏士雄;郑沂;
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申请日2018-06-08
分类号G06V10/764(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/74(20220101);G06V10/82(20220101);G06V20/10(20220101);G06K9/62(20220101);
代理机构32200 南京经纬专利商标代理有限公司;
代理人王美章
地址 221116 江苏省徐州市大学路1号
入库时间 2022-08-23 13:05:22

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