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申请/专利权人：华南理工大学
摘要：本发明涉及人工智能和气候科学的交叉科学技术领域，具体涉及基于图神经网络的遥感云图像分类的方法和设备，该方法包括：采集遥感云图像的数据集，对采集到的遥感云图像的数据集进行预处理和数据增强，得到训练集中的样本；基于图神经网络构建遥感云图像分类模型；利用训练集中的样本对遥感云图像分类模型进行训练，得到训练好的遥感云图像分类模型；将待测的遥感云图像数据输入训练好的遥感云图像分类模型，得到遥感云图像的分类结果。本发明通过基于超图建模的图神经网络进行云图像分类，减少了模型训练的时间和资源消耗，使得分类结果能够更快地生成，可以提升了地面遥感云图像分类效果。
主权项：1.基于图神经网络的遥感云图像分类的方法，其特征在于，包括以下步骤S1、采集遥感云图像的数据集，对采集到的遥感云图像的数据集进行预处理和数据增强，得到训练集中的样本；S2、基于图神经网络构建遥感云图像分类模型；所述遥感云图像分类模型包括特征提取模块、超图构建模块和超图注意力卷积网络模块，其中：特征提取模块，用于通过resnet-50卷积神经网络将预处理后的遥感云图像进行特征提取，得到遥感云图像的基础特征向量；超图构建模块，用于将获得的所有遥感云图像的基础特征向量作为节点特征，利用节点特征挖掘云图像间的关联关系构建超图；超图注意力卷积网络模块包括注意力计算模块和卷积层模块，通过注意力计算模块计算超图边权重注意力分数，获取超图节点之间的连接关系；通过卷积层模块进行节点之间的特征传递和特征聚合，采用多头注意力机制更新超图的节点特征；S3、利用训练集中的样本对遥感云图像分类模型进行训练，得到训练好的遥感云图像分类模型；S4、将待测的遥感云图像数据输入训练好的遥感云图像分类模型，得到遥感云图像的分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华南理工大学 基于图神经网络的遥感云图像分类的方法和设备
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