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龙图腾网获悉北京数慧时空信息技术有限公司申请的专利基于迁移学习和视觉词包的遥感样本分类方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115661504B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211019600.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于迁移学习和视觉词包的遥感样本分类方法是由贾若愚;刘仕琪;李洁;邹圣兵设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于迁移学习和视觉词包的遥感样本分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于迁移学习和视觉词包的遥感样本分类方法，该方法包括：获取样本集和源域集；构建组合模型，包括深度学习网络和迁移学习算法；将样本集和源域集输入组合模型，得到样本集的标签，并对样本集的标签基于场景类别进行编号；对样本集进行二次特征提取，得到特征集，采用聚类方法对特征集进行聚类，得到视觉词典；对样本集中的每个样本图像进行视觉单词映射，生成视觉词包分布图，对视觉词包分布图进行低维度统计，得到视觉词包特征的低维度统计表示；将视觉词包特征的低维度统计表示和标签编号作为训练数据，训练得到场景分类模型。本发明的方法充分利用前期影像的先验知识，得到的场景分类模型分类效果更好，准确率更高。

本发明授权基于迁移学习和视觉词包的遥感样本分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于迁移学习和视觉词包的遥感样本分类方法，其特征在于，该方法包括： S1获取样本集，同时在前期影像库中筛选源域集； S2构建组合模型，包括深度学习网络和迁移学习算法； S3将所述样本集和所述源域集输入所述组合模型，通过所述深度学习网络提取局部特征，利用所述迁移学习算法对所述源域集基于局部特征进行迁移，并构建所述局部特征与标签的映射关系，得到所述样本集的标签，并对所述样本集的标签基于场景类别进行编号； S4对所述样本集进行二次特征提取，得到特征集，采用聚类方法对所述特征集进行聚类，每个聚类中心的取值与对应的标签编号组成一个视觉单词，所有的所述视觉单词组成视觉词典； S5对所述样本集中的每个样本图像与所述视觉词典中的视觉单词进行映射，生成视觉词包分布图，对所述视觉词包分布图进行低维度统计，得到视觉词包特征的低维度统计表示； S6将所述视觉词包特征的低维度统计表示和标签编号作为训练数据，交叉训练得到多个基于不同场景的分类器，所有的分类器组成场景分类模型。

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