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龙图腾网获悉安徽大学申请的专利一种高光谱图像信息的分类方法、装置、设备及介质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：CN116824222B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-02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：202310623588.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种高光谱图像信息的分类方法、装置、设备及介质是由徐沁;刘世纪;王舒可;吴越;李思桐;刘鹏;宋珊设计研发完成，并于2023-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高光谱图像信息的分类方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高光谱图像信息的分类方法、装置、设备及介质，所述高光谱图像信息的分类方法包括：获取高光谱图像，且所述高光谱图像包括训练图像和测试图像；通过多个分析模块，获取初始高光谱图像信息分类模型；将所述训练图像作为输入变量，对所述初始高光谱图像信息分类模型进行训练和优化，获取目标高光谱图像信息分类模型；以及通过所述目标高光谱图像信息分类模型，对所述测试图像进行处理，获取高光谱图像信息的分类结果。通过本发明公开的一种高光谱图像信息的分类方法，提高了高光谱图像信息的分类效率和准确性。

本发明授权一种高光谱图像信息的分类方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像信息的分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取高光谱图像，且所述高光谱图像包括训练图像和测试图像； 通过多个分析模块，获取初始高光谱图像信息分类模型； 将所述训练图像作为所述初始高光谱图像信息分类模型的输入变量，对所述初始高光谱图像信息分类模型进行训练和优化，获取目标高光谱图像信息分类模型； 通过所述目标高光谱图像信息分类模型，对所述测试图像进行处理，获取高光谱图像信息的分类结果； 其中，获取所述高光谱图像信息的分类结果的步骤包括： 对所述高光谱图像进行处理，获取多个低维高光谱图像块； 对多个所述低维高光谱图像块进行多尺度的可分离轻量级卷积处理，获取第一输出特征图； 对所述第一输出特征图进行跨维依赖处理，获取第一注意力特征图，其中，所述第一注意力特征图的计算公式为：其中，f2为所述第一注意力特征图，r表示Reshape操作，MLP表示在多层感知器中进行处理，σ表示Sigmoid函数，表示为点积处理，f表示为所述第一输出特征图； 对所述第一注意力特征图进行空间信息融合处理，获取第二注意力特征图，其中，所述第二注意力特征图的计算公式为： 其中，f3为所述第二注意力特征图，F1、F2、F3和F4为通过多个卷积核进行的卷积操作，H为批标准化操作，L为线性修正操作，σ表示Sigmoid函数，f2为所述第一注意力特征图； 将所述第一输出特征图和所述第二注意力特征图进行点积处理，获取第二输出特征图； 对所述第二输出特征图的特征信息进行分类处理，获取所述高光谱图像信息的分类结果。

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安徽大学，其通讯地址为：230601 安徽省合肥市经开区九龙路111号(安徽大学磬苑校区)；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”。

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