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一种基于度量学习的小样本遥感影像目标识别方法

摘要

本发明公开了一种基于度量学习的小样本遥感影像目标识别方法,属于遥感影像识别技术领域。它首先搜集遥感影像数据,制备用于小样本目标识别的遥感影像目标切片数据集;其次利用深度残差网络对多尺度遥感影像目标切片进行特征提取,获得测试目标的特征向量以及各类训练样本的特征向量集;然后基于k近邻算法在各类训练样本的特征向量集中找到与测试目标特征向量相似的前k个特征向量;最后基于度量学习方法,计算测试目标和各类训练样本之间的相似度,完成对测试目标的识别。本发明具有网络结构简洁、训练方法简单、平均目标识别准确率高等特点,适合用于小样本场景下遥感影像目标的识别应用。

著录项

  • 公开/公告号CN111881839A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN202010748080.4

  • 申请日2020-07-30

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构13124 河北东尚律师事务所;

  • 代理人王文庆

  • 地址 050081 河北省石家庄市中山西路589号中国电子科技集团公司第五十四研究所航天信息应用技术重点实验室

  • 入库时间 2023-06-19 08:48:57

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-10-27

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K 9/00 专利申请号:2020107480804 申请公布日:20201103

    发明专利申请公布后的驳回

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