高光譜遙感圖像識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202111137984.4 申請日 -
公開（公告）號 CN113822207A 公開（公告）日 2021-12-21
申請公布號 CN113822207A 申請公布日 2021-12-21
分類號 G06K9/00（2006.01）I;G06K9/62（2006.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I 分類 計(jì)算；推算；計(jì)數(shù);
發(fā)明人 朱濟(jì)帥;安源;李海霞;鄧美環(huán);陳木森;劉康 申請（專利權(quán)）人 海南長光衛(wèi)星信息技術(shù)有限公司
代理機(jī)構(gòu) 北京集佳知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 代理人 王曉芬
地址 571152海南省?？谑泻？趪腋咝录夹g(shù)產(chǎn)業(yè)開發(fā)區(qū)獅子嶺工業(yè)園光伏北路18號研發(fā)辦公樓4層
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本申請公開了一種高光譜遙感圖像識別方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。其中，方法包括預(yù)先訓(xùn)練圖像識別模型，將待識別高光譜遙感圖像輸入至圖像識別模型，得到圖像識別結(jié)果。圖像識別模型的網(wǎng)絡(luò)輸入組合模塊將輸入圖像的鄰域特征和光譜維度合并，并選取網(wǎng)絡(luò)輸入圖像塊；多尺度雙通卷積模塊分別利用第一通道、第二通道對網(wǎng)絡(luò)輸入圖像塊進(jìn)行固定核卷積和多尺度空洞組卷積操作；卷積特征混合模塊將不同卷積過程中的多通道特征進(jìn)行混合；壓縮擴(kuò)張空譜注意力機(jī)制模塊在光譜維與空間維上學(xué)習(xí)目標(biāo)特征，并基于注意力權(quán)重自適應(yīng)調(diào)整空譜特征圖，并將最終得到的目標(biāo)空譜特征圖輸送至判別卷積層和全連接層進(jìn)行降維操作，有效提升高光譜圖像的識別精度。