[發明專利]基于雙向特征融合的光學遙感圖像地物分類方法及系統

在審

• 申請號: 202110358349.2
• 申請日: 2021-04-01
• 公開（公告）號: CN112926533A
• 公開（公告）日: 2021-06-08
• 發明（設計）人: 王裕沛;樊嘉禾;師皓;陳亮
• 申請（專利權）人: 北京理工大學重慶創新中心;北京理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京理工大學專利中心 11120
• 代理人: 高會允

1.基于雙向特征融合的光學遙感圖像地物分類方法，其特征在于，構建地物分類網絡，用于執行如下步驟：

對于輸入圖像，提取五個不同尺度的特征圖，按照尺度大到小進行排序分別為第一～第五特征圖m11、m12、m13、m14、m15；

將相鄰的3個不同尺度的特征圖作為一組融合組，即(m1,m2,m3)、(m2,m3,m4)、(m3,m4,m5)；每個融合組中以中等尺度特征圖的尺寸為基準，融合組中尺度大于基準的特征圖進行下采樣操作，融合組中尺度小于基準的特征圖進行上采樣操作，從而將同一融合組中的3個不同尺度的特征圖轉換為同一尺度，之后進行特征融合處理，得到三個融合后的特征圖m21、m22和m23；

將三個融合后的特征圖m21、m22和m23，再次融合得到融合特征圖m31，其尺寸為輸入圖像的1/8，對于m31進行上采樣操作后與m21進行拼接和卷積操作，生成尺寸大小為輸入圖像1/4的m41，對于融合后的特征圖m21和第一特征圖m11融合生成融合特征圖m42，最后將m41上采樣后與m42進行融合并上采樣，生成最終融合結果；

對所構建的地物分類網絡進行訓練，訓練完成后的地物分類網絡用于執行光學遙感圖像的地物分類任務。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述上采樣操作具體包括如下步驟：

上采樣操作的輸入特征圖大小為H×W×C，H為輸入特征圖的高度，W為輸入特征圖的寬度，C為輸入特征圖的特征通道數；

利用1×1卷積對上采樣操作的輸入特征圖進行特征通道壓縮，將通道數壓縮為C₂，生成大小為H×W×C₂的通道壓縮特征圖，其中C₂C；

針對通道壓縮特征圖利用卷積操作進行上下文編碼，輸出大小為H×W×C₃的上下文編碼后的特征圖，C₃為上下文編碼后的特征通道數，對C₃進行分解，C₃＝σ²k²，且σ,k≥2，其中σ和k為分解參數一與分解參數二；

對上下文編碼后的特征圖進行矩陣變換，變換后的矩陣為預測的上采樣核，其大小為σH×σW×C₄，其中C₄為預測的上采樣核對應通道數，C₄＝k²；

對所述預測的上采樣核進行歸一化處理，使預測的上采樣核權重和為1，得到上采樣內核；

將所述上采樣操作的輸入特征圖與所述上采樣內核進行特征重采樣，得到上采樣后特征圖。