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公开(公告)号：CN111144423A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911369736.5
申请日：2019-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于一维组卷积神经网络的高光谱遥感数据多尺度光谱特征提取方法，属于遥感数据特征提取技术领域。为了解决现有基于卷积神经网络高光谱遥感数据的光谱特征提取尺度单一的问题，同时解决高光谱遥感数据的高维度信号造成的维数灾难的问题。本发明中以每个尺度值减一后的值与对应的分组数的乘积相等为原则，直接将高维的高光谱向量信号在光谱波段维度上等分成若干组，每个尺度利用多个不同的滤波器对每段高维的高光谱向量信号进行单独的一维常规卷积操作，通过若干组操作实现快速降低光谱向量的特征维度。本发明适用于高光谱遥感数据的多尺度光谱特征提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111062403A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911369737.X
申请日：2019-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于一维组卷积神经网络的高光谱遥感数据深度光谱特征提取方法，属于遥感数据特征提取技术领域。为了解决现有的基于深度学习方法需要大量标记的训练样本学习模型的参数，存在针对高光谱遥感数据标记训练样本稀少的情况光谱特征提取效果差的问题。本发明所述方法利用D个一维滤波器对归一化数据进行卷积操作，在特征通道方向分成g组；每组利用多个一维滤波器进行一维卷积操作，将每组卷积结果在特征通道方向上堆栈在一起；进行全局和局部相关性并进行加权，洗牌，然后进行一维卷积操作，提取光谱特征；进而确定高光谱遥感数据深度光谱特征提取模型，训练高光谱遥感数据深度光谱特征提取模型。本发明用于高光谱遥感数据深度光谱特征的提取。
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公开(公告)号：CN111461172A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010144828.X
申请日：2020-03-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于二维点组卷积的高光谱遥感数据的轻量级特征融合方法，属于遥感数据特征提取技术领域。本发明是为了解决现有基于深度学习的高光谱遥感数据特征融合方法需要大量的融合参数问题。本发明所述方法针对征融合前的处理过程处理后得到的特征，进行二维点组卷积操作；二维点组卷积的过程中，首先将融合前的特征先分成若干个组，然后每组各自单独进行特征融合，融合后的特征为每组的局部特征；对每层融合后的局部特征进行洗牌，使得洗牌后的每组特征来自于洗牌前各组的局部特征；对洗牌后的特征再进行二维点组卷积操作，进行特征融合，此时融合后的特征为全局特征。本发明用于高光谱遥感数据的特征融合。
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公开(公告)号：CN111144423B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201911369736.5
申请日：2019-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V10/40 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 基于一维组卷积神经网络的高光谱遥感数据多尺度光谱特征提取方法，属于遥感数据特征提取技术领域。为了解决现有基于卷积神经网络高光谱遥感数据的光谱特征提取尺度单一的问题，同时解决高光谱遥感数据的高维度信号造成的维数灾难的问题。本发明中以每个尺度值减一后的值与对应的分组数的乘积相等为原则，直接将高维的高光谱向量信号在光谱波段维度上等分成若干组，每个尺度利用多个不同的滤波器对每段高维的高光谱向量信号进行单独的一维常规卷积操作，通过若干组操作实现快速降低光谱向量的特征维度。本发明适用于高光谱遥感数据的多尺度光谱特征提取。
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公开(公告)号：CN111062403B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN201911369737.X
申请日：2019-12-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于一维组卷积神经网络的高光谱遥感数据深度光谱特征提取方法，属于遥感数据特征提取技术领域。为了解决现有的基于深度学习方法需要大量标记的训练样本学习模型的参数，存在针对高光谱遥感数据标记训练样本稀少的情况光谱特征提取效果差的问题。本发明所述方法利用D个一维滤波器对归一化数据进行卷积操作，在特征通道方向分成g组；每组利用多个一维滤波器进行一维卷积操作，将每组卷积结果在特征通道方向上堆栈在一起；进行全局和局部相关性并进行加权，洗牌，然后进行一维卷积操作，提取光谱特征；进而确定高光谱遥感数据深度光谱特征提取模型，训练高光谱遥感数据深度光谱特征提取模型。本发明用于高光谱遥感数据深度光谱特征的提取。
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