公开(公告)号：CN116090506A

公开(公告)日：2023-05-09

申请号：CN202310181870.2

申请日：2023-02-21

Applicant: 北京科技大学

Inventor： 蓝金辉 ,  邓泊骏 ,  曾溢良 ,  刘吉睿

IPC: G06N3/044 ,  G06N3/082 ,  G06V10/82 ,  G06V10/58 ,  G06V10/40 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明公开了基于图结构和热力图的高光谱深度学习网络重构方法和装置，包括：获取复杂环境下高光谱影像多目标及背景数据；通过深度学习网络进行高光谱数据的特征提取，对高光谱图像的传统特征与深度特征进行重要度计算，获取高光谱影像关联特征权重密布度量标准；对传统特征与深度特征进行关联映射，获取特征对应字典；利用特征对应字典，将隐含参变量制约函数引入网络，获取重构后的图结构高光谱深度学习网络；利用特征提取获取到的图像特征，将网络特征参数和空谱维进行可视化热力图表征，获取重构后的全循环周期深度学习网络。本发明的方法和装置可以对高光谱图像实现图结构和热力图的深度学习网络重构，精确性高。