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公开(公告)号:CN115841599A
公开(公告)日:2023-03-24
申请号:CN202211703105.4
申请日:2023-02-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V20/10 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明新型耦合共享的高光谱与LiDAR数据协同分类方法属于图像分类技术领域;该方法依次执行以下步骤:步骤a、使用主成分分析方法去除高光谱图像的光谱冗余,然后送入空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块提取多分辨率特征;步骤b、将LiDAR数据输入到另一支路的ASPP模块,提取多分辨率特征;步骤c、将高光谱和LiDAR两支路的多分辨率特征分别输入各支路的三个可分离卷积模块中,其中两支路之间第二个和第三个的可分离卷积模块进行参数共享;步骤d、将高光谱和LiDAR数据两支路的特征分别输入各支路的多头自注意力(Multi‑Head Self‑Attention,MHSA)中来提取更加有效的信息;步骤e、将MHSA加权后的高光谱和LiDAR特征进行融合,并使用softmax进行分类。本发明利用ASPP、可分离卷积耦合共享机制和MHSA组成特征提取模块,利用特征融合机制实现不同传感器数据之间的信息互补,进一步增强学习特征的辨别能力,提高地物的分类精度。
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公开(公告)号:CN115393719A
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202211047569.4
申请日:2022-08-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种结合空谱域自适应与集成学习的高光谱图像分类方法,属于图像分类技术领域。该方法依次执行输入源域中有标记数据、目标域中无标记数据和少量有标记数据,通过空谱注意力模型对源域和目标域进行特征提取,其中空谱注意力模型引入了大核注意力(LKA),可以利用图像的局部结构信息、捕获长距离依赖并且具有空间维度和光谱维度的适应性;然后将特征提取后的数据输入鉴别器并对源域数据聚类以形成聚类中心,再将目标域数据向各类聚类中心迭代映射;最后通过XGBoost进行分类来缓解模型计算速度慢和单分类器可信度低的问题,有效地提升了高光谱图像地物分类的准确度,为跨场景高光谱图像分类的后续研究以及相关应用提供新的参考思路。
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公开(公告)号:CN218630302U
公开(公告)日:2023-03-14
申请号:CN202223229784.4
申请日:2022-12-03
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本实用新型涉及通信线缆技术领域,且公开了一种通信线缆支架,包括固定装置,所述固定装置包括支撑板,所述支撑板的前端开设有若干个凹槽,所述支撑板右端位于凹槽的下侧滑动连接有滑杆,所述滑杆的外表面套接有弹簧二,所述滑杆的右端固定连接有挡块,所述挡块的上端左侧固定连接有插块。该通信线缆支架,能够带动线缆进行一定的位移,达到避免线缆被拉扯直接断裂的效果,通过按动按钮,挡块带动滑杆向右滑动,滑杆使弹簧二收缩,松开按钮,在弹簧三的作用下自动复位,将线缆装入,松开挡块,在弹簧二的作用下使挡块与支撑板卡合,从而对线缆进行固定,达到便于对单独的线缆进行拆装的效果。
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