衡阳师范学院万晓青获国家专利权
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龙图腾网获悉衡阳师范学院申请的专利一种高光谱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：CN120279313B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202510346201.5，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种高光谱图像分类方法是由万晓青;贺宇鹏;刘宇翔;陈峰;孙子奇设计研发完成，并于2025-03-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明属于图像分类技术领域，并公开了一种高光谱图像分类方法，包括：获取训练数据，所述训练数据包括高光谱图像训练数据及对应的图像分类标签；构建初始图像分类模型，所述初始图像分类模型包括依次连接的光谱‑空间特征提取模块、局部特征提取模块和KANLinear模块；基于所述训练数据对所述初始图像分类模型进行训练，得到训练好的图像分类模型；基于训练好的图像分类模型执行待分类高光谱图像的图像分类任务。本发明所述技术方案能够高效地处理高光谱图像分类任务，提升分类性能并优化计算资源。
本发明授权一种高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种高光谱图像分类方法，其特征在于，包括： 获取训练数据，所述训练数据包括高光谱图像训练数据及对应的图像分类标签； 构建初始图像分类模型，所述初始图像分类模型包括依次连接的光谱-空间特征提取模块、局部特征提取模块和KANLinear模块； 基于所述训练数据对所述初始图像分类模型进行训练，得到训练好的图像分类模型； 基于训练好的图像分类模型执行待分类高光谱图像的图像分类任务； 其中，所述图像分类模型的处理过程，具体包括： 将高光谱图像数据划分为多个重叠的3-D小块； 利用光谱-空间特征提取模块对每个3-D小块进行特征提取，得到光谱-空间特征； 将提取的空间特征输入到局部特征提取模块中，通过卷积加法自注意力和视觉状态空间序列模型进行特征提取和融合，得到融合特征； 将所述融合特征输入KANLinear模块中，通过B样条参数化的可学习激活函数对特征进行变换，输出最终的图像分类结果。
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