公开(公告)号：CN119295952B

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411812834.2

申请日：2024-12-10

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐凯 ,  汪帮俊 ,  闫维 ,  汪欣倩 ,  贾兆红 ,  梁栋 ,  程志友

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084 ,  G06N5/025

Abstract: 本发明涉及一种空间对齐和因果交互的高光谱激光雷达协同分类方法，与现有技术相比，解决了现有的方法在进行高光谱激光雷达协同分类过程中，由于未考虑多模态图像由于拍摄过程、成像机制等引起的空间错位及模态差异，从而导致了分类精度和鲁棒性不足的问题。本发明包括以下步骤：获取多模态遥感影像数据集、构建空间对齐和因果交互的高光谱激光雷达协同分类模型、空间对齐和因果交互的高光谱激光雷达协同分类模型训练、图像分类结果获取。本发明通过预测空间偏移量实现多模态图像精确对齐，并且运用因果交互机制区分模态的因果与非因果因素，有效剔除模态特性干扰，确保高光谱激光雷达协同分类结果的精准度与鲁棒性。

公开(公告)号：CN119295952A

公开(公告)日：2025-01-10

申请号：CN202411812834.2

申请日：2024-12-10

Applicant: 安徽大学

Inventor： 徐凯 ,  汪帮俊 ,  闫维 ,  汪欣倩 ,  贾兆红 ,  梁栋 ,  程志友

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/58 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084 ,  G06N5/025

Abstract: 本发明涉及一种空间对齐和因果交互的高光谱激光雷达协同分类方法，与现有技术相比，解决了现有的方法在进行高光谱激光雷达协同分类过程中，由于未考虑多模态图像由于拍摄过程、成像机制等引起的空间错位及模态差异，从而导致了分类精度和鲁棒性不足的问题。本发明包括以下步骤：获取多模态遥感影像数据集、构建空间对齐和因果交互的高光谱激光雷达协同分类模型、空间对齐和因果交互的高光谱激光雷达协同分类模型训练、图像分类结果获取。本发明通过预测空间偏移量实现多模态图像精确对齐，并且运用因果交互机制区分模态的因果与非因果因素，有效剔除模态特性干扰，确保高光谱激光雷达协同分类结果的精准度与鲁棒性。