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：科技成果 > 基于深度神经网络的极化SAR图像分类方法

基于深度神经网络的极化SAR图像分类方法

1792020/03/16
咨询成果 发布成果
基本信息
  • 成果类型 高等院校
  • 委托机构 西安电子科技大学
  • 成果持有方 西安电子科技大学
  • 行业领域 信息与通信工程
  • 项目名称 基于深度神经网络的极化SAR图像分类方法
  • 知识产权 发明专利
  • 成果成熟度
  • 项目简介 本发明公开了一种基于深度神经网络的极化SAR图像分类方法，主要解决传统极化SAR图像分类精确度低，边界凌乱的问题。其分类过程为：通过Pauli分解从极化SAR数据中得到功率图I，对功率图I进行预分割，得到若干小块；从极化SAR图像中选取训练数据集U，将其输入到两层自编码结构中训练后，再利用Softmax分类器对训练数据集U进行分类；从极化SAR图像中选取测试数据集V，将其输入到训练好的两层自编码结构中，再利用Softmax分类器得出分类标签；在预分割小块中，将分类标签与功率图I的通道信息结合，得到小块的标签。本发明具有识别率高，结果区域一致性好,可用于极化SAR匀质区域地物分类。
交易信息