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一种基于谱维与空间协作邻域注意力的高光谱图像目标检测方法与系统

摘要

本发明公开了一种基于谱维与空间协作邻域注意力的高光谱图像目标检测方法及系统,此方法包括如下步骤:生成3D立方体集;利用基于目标鉴别特征自适应提取的谱维邻域注意力机制的双向递归神经网络和基于空间结构自适应提取的三维邻域注意力机制的卷积神经网络分别作为光谱分支和空间分支分别提取高光谱图像的光谱特征和空间特征进行级联生成空谱协作特征,得出最佳网络模型;将空谱协作特征通过激活函数即可得到网络对数据集的目标检测结果;本发明通过谱维与空间协作的邻域注意力机制使神经网络能自适应地学习并获取空谱协作特征,更好地挖掘鉴别性的光谱特征和相似空间特征之间的相互依赖关系,具有较强的泛化能力,能获得较高的目标检测精度。

著录项

  • 公开/公告号CN112116563A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-12-22

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 南京理工大学;

    申请/专利号CN202010886661.4

  • 发明设计人 杨舒桦;吴泽彬;刘倩;刘学敏;

    申请日2020-08-28

  • 分类号G06T7/00(20170101);G06N3/04(20060101);G06N3/08(20060101);

  • 代理机构11624 北京卓岚智财知识产权代理事务所(特殊普通合伙);

  • 代理人蒋真

  • 地址 210000 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200号

  • 入库时间 2023-06-19 09:16:49

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-08-19

    发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06T 7/00 专利申请号:2020108866614 申请公布日:20201222

    发明专利申请公布后的驳回

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