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一种时序卷积网络模型、模型训练和目标识别方法、装置

摘要

本发明提供了一种时序卷积网络模型、模型训练和目标识别方法、装置,涉及遥感图像识别技术领域。时序卷积网络模型包括:输入层、多卷积结构、特征融合层以及输出层;多卷积结构包括图像特征提取子结构和时序特征提取子结构;输入层用于接收时序卷积网络模型的输入图像并分别导入图像特征提取子结构和时序特征提取子结构;图像特征提取子结构用于提取出图像特征;时序特征提取子结构用于提取出时序特征;特征融合层用于对图像特征和时序特征融合得到数据特征;输出层用于对数据特征进行数据分类,并输出分类结果。本方案通过提取输入图像上的重要时序特征,以实现对多个类别的目标进行识别。

著录项

  • 公开/公告号CN111898564A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-11-06

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学(深圳);

    申请/专利号CN202010770755.5

  • 发明设计人 李旭涛;王跃;叶允明;

    申请日2020-08-04

  • 分类号G06K9/00(20060101);G06K9/62(20060101);G06N3/04(20060101);

  • 代理机构11473 北京隆源天恒知识产权代理事务所(普通合伙);

  • 代理人吴航

  • 地址 518055 广东省深圳市南山区桃源街道深圳大学城哈尔滨工业大学校区

  • 入库时间 2023-06-19 08:00:20

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2023-07-14

    授权

    发明专利权授予

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