[發(fā)明專利]一種基于改進(jìn)Dense-Net的遙感圖像分類方法

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111084417.7
• 申請(qǐng)日: 2021-09-16
• 公開（公告）號(hào): CN113762196A
• 公開（公告）日: 2021-12-07
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 姜艷姝;孫炳靖
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 哈爾濱理工大學(xué)
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00;G06K9/62;G06K9/46;G06N3/04
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• 代理人: 暫無信息

1.一種基于改進(jìn) Dense-Net的遙感圖像分類方法，它的分類方法如下：步驟一：遙感圖像底層及深層特征提取：基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取遙感圖像的深度特征以及遙感圖像底層顏色、紋理特征的相關(guān)理論基礎(chǔ)上，并對(duì)基于 DenseNet深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型得到的遙感圖像深度特征進(jìn)行提取，構(gòu)建遙感圖像的高層場(chǎng)景語義特征，用以建立高分辨率遙感圖像場(chǎng)景分類模型；

步驟二：通道機(jī)制的搭建：在原始模型的基礎(chǔ)上通過在網(wǎng)絡(luò)中添加注意機(jī)制；

步驟三：特征融合模型搭建：提取底層特征，融合進(jìn)帶有注意機(jī)制的網(wǎng)絡(luò)中。