湖北第二师范学院段艳获国家专利权
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龙图腾网获悉湖北第二师范学院申请的专利结合深度学习模型和传统分类器的用于PolSAR数据的分类方法及系统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：CN116681927B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-25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：202310560877.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权结合深度学习模型和传统分类器的用于PolSAR数据的分类方法及系统是由段艳;白少杰;刘利敏设计研发完成，并于2023-05-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本结合深度学习模型和传统分类器的用于PolSAR数据的分类方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种结合深度学习模型和传统分类器的用于PolSAR数据的分类方法及系统，其中的方法采用随机分层抽样方法选择训练样本，然后利用训练样本训练CNN，进而将整个PolSAR数据分为一般像素和重点像素，接着利用AdaBoost算法把SVM分类器、wishart分类器和决策树分类器组成一个强分类器对重点像素再次分类。最后，把重要像素的类别和一般像素的类别组合为最终的结果。一方面融合了多个传统分类器，另一方面将深度学习模型与融合后的传统分类器相结合对重点像素进行再次分类，可以大大提高分类的精度。
本发明授权结合深度学习模型和传统分类器的用于PolSAR数据的分类方法及系统在权利要求书中公布了：1.结合深度学习模型和传统分类器的用于PolSAR数据的分类方法，其特征在于，包括： 利用训练好的CNN模型对PolSAR数据进行分类； 将分类结果中容易被错误标记的像素作为重点像素，其他的像素作为一般像素，保留一般像素的类别标签； 利用AdaBoost算法将SVM分类器、wishart分类器和决策树分类器组成一个强分类器对重点像素进行再次分类，得到重点像素的类别； 将重点像素的类别和一般像素的类别组合作为PolSAR数据的最终分类结果。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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