买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉北京科技大学申请的专利基于先验知识纠正及Swin Transformer的高光谱图像解混方法及装置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：CN118736428B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-08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：202410505185.5，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于先验知识纠正及Swin Transformer的高光谱图像解混方法及装置是由曾溢良;孟娜;刘文彬设计研发完成，并于2024-04-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于先验知识纠正及Swin Transformer的高光谱图像解混方法及装置在说明书摘要公布了：本发明涉及高光谱图像解混领域，特别是指一种基于先验知识纠正及SwinTransformer的高光谱图像解混方法及装置，方法包括：根据待解混的高光谱图像以及高光谱图像解混网络模型，得到高光谱图像解混结果；其中，高光谱图像解混网络模型包括第一分支以及第二分支；第一分支以及第二分支分别包括编码器、SwinTransformer模块以及解码器；第一分支以及第二分支之间使用权重共享策略。本发明构建具有先验信息校正的SwinTransformer双分支高光谱图像解混网络模型，第一分支利用预先提取的端成员来提供纯像素先验信息。第二分支采用SwinTransformer结构进行特征提取和分解处理。两分支间采用权重共享策略，以引入先验知识提高网络模型的可靠性，关注全局信息，以较小的计算复杂度提高解混精度。

本发明授权基于先验知识纠正及Swin Transformer的高光谱图像解混方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种基于先验知识纠正及SwinTransformer的高光谱图像解混方法，其特征在于，所述方法包括： S1、获取待解混的高光谱图像； S2、将高光谱图像输入到训练好的高光谱图像解混网络模型； 其中，高光谱图像解混网络模型包括第一分支以及第二分支，之间使用权重共享策略共享由第一分支的第一分支SwinTransformer模块的SwinTransformer编码器生成的query参数；每个分支包括编码器、SwinTransformer模块和解码器；第一分支编码器包括第一卷积层、第二卷积层和第三卷积层； SwinTransformer模块包括一个或多个SwinTransformer编码器；每个SwinTransformer编码器包括一个或多个移动窗口多头自注意网络；SwinTransformer模块采用窗口偏移[M2，M2]个像素来实现跨窗口的信息交互；M表示多头注意力的头数；第一分支SwinTransformer模块，用于将第一分支编码器输出分为不重叠的令牌tokens，获取上下文全局信息，得到第一分支SwinTransformer模块输出； S3、根据高光谱图像以及高光谱图像解混网络模型，得到高光谱图像解混结果； S2中的高光谱图像解混网络模型的训练过程，包括： S21、对获取的高光谱数据集中的原始高光谱图像进行纯像素点提取，得到提取后的图像； S22、根据提取后的图像和第一分支，得到第一分支的权重； S23、根据第一分支的权重中的query参数和第二分支，得到赋予权重后的第二分支； S24、将原始高光谱图像输入至赋予权重后的第二分支，得到重构的高光谱图像； S25、设计损失函数，对高光谱图像解混网络模型进行训练，得到训练好的高光谱图像解混网络模型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人北京科技大学，其通讯地址为：100083 北京市海淀区学院路30号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。