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！

龙图腾网获悉齐鲁工业大学(山东省科学院)申请的专利基于空间拓扑结构和类间特征的高光谱遥感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：CN119992215B 。

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：202510178192.3，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于空间拓扑结构和类间特征的高光谱遥感图像分类方法是由赵桂新;杜奥燕;董祥军设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于空间拓扑结构和类间特征的高光谱遥感图像分类方法在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于空间拓扑结构和类间特征的高光谱遥感图像分类方法，涉及高光谱遥感图像分类技术领域。本申请中，特征增强网络输出的特征图中包含了得到增强的局部空间信息和全局空间信息，而且又使用本申请训练得到的分类精度更高的高光谱遥感图像分类网络模型进行分类预测，因此，本申请所述方法能够取得更佳的分类效果，通过测试可知，本申请所述的高光谱遥感图像分类方法对HYRANK数据集的第2类地物种类和第4类地物种类具有较为显著的分类准确性，尤其是对HYRANK数据集的第4类地物种类具有更为显著的分类准确性。

本发明授权基于空间拓扑结构和类间特征的高光谱遥感图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于空间拓扑结构和类间特征的高光谱遥感图像分类方法，其特征在于：具体包括以下步骤： S1：获取用于训练的源域子图像对和目标域子图像对； S2：构建高光谱遥感图像分类网络，高光谱遥感图像分类网络包括依次连接的特征提取网络、域对齐网络以及分类器；其中，特征提取网络用于全局特征和局部特征的提取，域对齐网络用于实现分布对齐和图对齐，分类器用于预测分类结果；其中，域对齐网络包括特征增强网络以及与特征增强网络的输出端分别连接的分布对齐模块和图对齐模块，分布对齐模块包括教师网络和学生网络，图对齐模块包括分支Ⅰ和分支Ⅱ，教师网络的输入端以及分支Ⅰ的输入端均与特征增强网络的输出端连接，特征增强网络输出的源域增强特征图作为教师网络以及分支Ⅰ的输入；学生网络的输入端以及分支Ⅱ的输入端均与特征提取网络的输出端连接，特征增强网络输出的目标域增强特征图作为学生网络以及分支Ⅱ的输入；教师网络的输出端以及分支Ⅰ的输出端均与分类器的输入端连接；其中，教师网络学习到的知识通过知识蒸馏的方式传递给学生网络，使得学生网络得到的特征图能够与教师网络得到的特征图进行相互对齐，该相互对齐为分布对齐；通过最优运输，使得分支Ⅱ得到的特征图与分支Ⅰ得到的特征图进行相互对齐，该相互对齐为图对齐； S3：基于高光谱遥感图像分类网络的总损失，并利用源域子图像对以及目标域子图像对训练高光谱遥感图像分类网络，得到高光谱遥感图像分类网络模型； S4、在待分类预测的高光谱遥感图像的每个边界上均填充相同大小的像素，填充的像素大小为12patch大小加1，而后进行映射，得到图像X，将图像X划分得到待预测子图像对，而后，将待预测子图像对输入高光谱遥感图像分类网络模型中，依次经过特征提取网络以及特征增强网络进行处理，而后再经分类器进行分类预测，即可得到图像分类类别预测结果及分类精度。

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齐鲁工业大学(山东省科学院)，其通讯地址为：250353 山东省济南市长清区大学路3501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”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。