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龙图腾网获悉齐齐哈尔大学申请的专利基于分组混合注意力的遥感场景图像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：CN115546654B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202111528163.3，技术领域涉及：G06V20/13；该发明授权基于分组混合注意力的遥感场景图像分类方法是由石翠萍;王天毅;张鑫磊设计研发完成，并于2021-12-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分组混合注意力的遥感场景图像分类方法在说明书摘要公布了：基于分组混合注意力的遥感场景图像分类方法，本发明涉及遥感场景图像分类方法。本发明的目的是为了解决现有方法虽然在遥感场景图像分类中引入注意模块可以提高模型的性能，但直接引入注意模块会增加模型的参数和计算量，导致模型运算速度较慢的问题。过程为：一、获取高光谱图像；二、建立基于混合注意力的轻量级卷积神经网络模型，包括输入层、第一卷积层、第二卷积层、第一至第六通道分组混合注意力模块、全局平均池化、全连接层、SoftMax函数；所述每个通道分组混合注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力模块；三、得到训练好的神经网络模型；四、将待测图像输入练好的神经网络模型得到分类结果。本发明用于图像分类领域。

本发明授权基于分组混合注意力的遥感场景图像分类方法在权利要求书中公布了：1.基于分组混合注意力的遥感场景图像分类方法，其特征在于：所述方法具体过程为： 步骤一、获取高光谱图像； 步骤二、建立基于混合注意力的轻量级卷积神经网络模型；具体过程为： 基于混合注意力的轻量级卷积神经网络模型包括输入层、第一卷积层、第二卷积层、第一通道分组混合注意力模块、第二通道分组混合注意力模块、第三通道分组混合注意力模块、第四通道分组混合注意力模块、第五通道分组混合注意力模块、第六通道分组混合注意力模块、全局平均池化、FC全连接层、SoftMax函数分类器； 所述第一通道分组混合注意力模块、第二通道分组混合注意力模块、第三通道分组混合注意力模块、第四通道分组混合注意力模块、第五通道分组混合注意力模块、第六通道分组混合注意力模块中每个通道分组混合注意力模块包括通道注意力模块和空间注意力模块； 所述通道注意力模块包括输入层、全局平均池化、第三卷积层、Relu激活函数层、第四卷积层、Sigmoid激活函数ζ·层； 所述第三卷积层的卷积核大小为1×1；第四卷积层的卷积核大小为1×1； 所述空间注意力模块包括输入层、第五卷积层、Sigmoid激活函数ζ·层； 所述第五卷积层的卷积核大小为5×5； 将通道注意力模块输出的特征和空间注意力模块输出的特征进行融合，得到通道分组混合注意力模块的输出； 步骤三、将高光谱图像输入建立的基于混合注意力的轻量级卷积神经网络模型进行训练，得到训练好的基于混合注意力的轻量级卷积神经网络模型； 步骤四、将待测高光谱图像输入练好的基于混合注意力的轻量级卷积神经网络模型得到分类结果； 所述基于混合注意力的轻量级卷积神经网络模型的连接关系为： 输入层连接第一卷积层，第一卷积层连接第二卷积层，第二卷积层连接第一通道分组混合注意力模块，第一通道分组混合注意力模块连接第二通道分组混合注意力模块，第二通道分组混合注意力模块连接第三通道分组混合注意力模块，第三通道分组混合注意力模块连接第四通道分组混合注意力模块，第四通道分组混合注意力模块连接第五通道分组混合注意力模块，第五通道分组混合注意力模块连接第六通道分组混合注意力模块，第六通道分组混合注意力模块连接全局平均池化，全局平均池化连接FC全连接层、FC全连接层连接SoftMax函数分类器。

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