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申请/专利权人:北京理工大学
摘要:本发明公开了一种多源遥感图像协同分类方法和系统,包括:以每个像素点为中心提取局部邻域窗口,构建训练集和测试集,并对全局信息引导向量进行初始化。联合卷积层和Transformer结构,逐层提取和更新多源遥感图像的局部和全局特征。充分利用四元数和长短时记忆网络的优势,提取有效描述多源遥感图像互补性的多模态融合特征。构建跨模态对比学习结构,对全局信息学习过程施加一致性约束,引导多模态特征的融合。集成上述结构,提出跨模态记忆Transformer网络框架,通过端到端训练实现多源遥感图像的协同分类。本发明具有保持多源图像互补关系、通用框架适用性强、提升遥感智能处理能力、考虑多源图像特点、提高分类准确度等优点。
主权项:1.一种多源遥感图像协同分类方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、将以多源遥感图像中每个像素点为中心的局部邻域窗口取出,得到两个三维数据立方体,并对全局信息引导向量进行随机初始化,结合对应类别信息,构建训练集和测试集;S2、联合卷积层和Transformer结构,搭建多模态特征提取主干网络,逐层跨模态更新多源遥感图像局部特征和全局特征;S3、联合四元数、长短时记忆网络优势,设计记忆Transformer模块,提取有效描述多源遥感图像互补性的多模态融合特征;S4、构建跨模态对比学习结构,对全局信息学习过程施加一致性约束,指导多模态特征融合过程;S5、集成上述结构,提出跨模态记忆Transformer网络框架,通过端到端训练实现多源遥感图像协同分类。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 北京理工大学 多源遥感图像协同分类方法和系统
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