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一种基于双流卷积神经网络的高光谱图像目标检测方法

摘要

本发明公开了一种基于双流卷积神经网络的高光谱图像目标检测方法,包括训练阶段和探测阶段。训练阶段包括典型背景样本的选取、目标样本的生成、构建网络训练样本和网络参数训练。通过联合稀疏表示和分类的像元选择策略选取典型背景样本,通过在目标先验中植入一定比例背景成分生成目标样本,将目标先验分别与目标样本和背景样本构建为网络的正训练样本和负训练样本,并使用设计好的双流卷积神经网络进行训练。在探测阶段,影像上的待探测像元分别与目标先验构建为双流网络的输入,经过训练好的网络后得到预测值,并将预测值作为该探测像元的输出值,从而获得高光谱图像目标探测的结果。

著录项

  • 公开/公告号CN111027509B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-02-11

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 武汉大学;

    申请/专利号CN201911336879.6

  • 发明设计人 杜博;朱德辉;张良培;

    申请日2019-12-23

  • 分类号G06V20/10(20220101);G06V20/17(20220101);G06V10/77(20220101);G06V10/774(20220101);G06V10/764(20220101);G06V10/82(20220101);G06V10/762(20220101);G06K9/62(20220101);

  • 代理机构42222 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人王琪

  • 地址 430072 湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学

  • 入库时间 2022-08-23 13:06:08

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