西部产学研在线服务平台
| 关注我们
扫描二维码
口袋专利

专利在线查询

描二维码
西部产学研在线

官方公众号

|关于我们
平台简介 帮助中心
|网站导航
| 咨询热线：029-88202821
您当前的位置：科技专利 > 基于脊波和深度卷积网络的高光谱图像分类方法

基于脊波和深度卷积网络的高光谱图像分类方法

7442018/08/06
咨询专利 发布专利
基本信息
  • 专利类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 专利持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 数据分析处理
  • 项目名称 基于脊波和深度卷积网络的高光谱图像分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 项目简介 本发明公开了一种基于脊波和深度卷积网络的高光谱图像分类方法，主要解决现有技术对高光谱图像分类精度低和计算复杂度高的问题。其实现步骤为：1.在高光谱图像中选择训练样本；2.提取训练样本的光谱信息和空间信息；3.结合光谱信息和空间信息组成训练样本集；4.构造五层深度卷积网络，并设计脊波滤波器对网络进行初始化；5.利用训练样本集训练构造的神经网络；6.对其余样本用训练好的神经网络进行分类，完成图像分类。本发明具有分类精度高和分类速度快的优点，可用于到气象监测、环境监测、城市规划以及防灾减灾。
交易信息
  • 意向交易额 面议
  • 挂牌时间 2018/04/17
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 分享至：