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一种特征级统计描述学习的SAR图像分类方法

摘要

本发明公开了一种特征级统计描述学习的SAR图像分类方法,包括:将目标SAR图像输入SAR图像分类网络;卷积层提取目标SAR图像的具有中层语义的特征基元;特征统计层基于具有中层语义的特征基元提取目标SAR图像的统计基元矢量;非线性及线性变换层基于统计基元矢量生成目标SAR图像的特征级统计描述矢量;Softmax层基于特征级统计描述矢量生成目标SAR图像的分类结果。相比于传统CNN方法,本发明不仅致力于SAR图像的结构特征学习,而且在特征学习过程中特别考虑了SAR图像的特征级统计特性,致力于集成特征学习和统计分析为一体,能够有效解决利用CNN方法进行SAR图像分类时泛化能力不足的问题。

著录项

  • 公开/公告号CN112949682A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-06-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 重庆交通大学;

    申请/专利号CN202110112799.3

  • 申请日2021-01-27

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

  • 代理机构50212 重庆博凯知识产权代理有限公司;

  • 代理人胡逸然

  • 地址 400074 重庆市南岸区学府大道66号

  • 入库时间 2023-06-19 11:22:42

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-05-20

    授权

    发明专利权授予

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