北京航空航天大学尹继豪获国家专利权
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龙图腾网获悉北京航空航天大学申请的专利一种基于大视觉模型的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：CN118447337B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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：202410769682.6，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于大视觉模型的高光谱图像分类方法是由尹继豪;赵征;王麒雄;冯家齐;姜泓翔设计研发完成，并于2024-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于大视觉模型的高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于大视觉模型的高光谱图像分类方法。设计了一个空间特征一致性约束模块，拉近已有标签与生成伪标签的空间距离。它根据“点提示”的更新实现掩码的更新。掩码的置信度提高，从而生成可靠的伪标签。此外，为了整合光谱信息，提出了一种光谱投票策略，以从不同光谱波段中捕获分割图，利用极值约束来确定最终的掩码。归功于光谱投票机制，使得适用于处理自然图像的SAM被成功应用到高光谱图像分类之中。最终生成的伪标签联合已有标签被传入到2DCNN分类网络之中完成高光谱图像分类任务。
本发明授权一种基于大视觉模型的高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于大视觉模型的高光谱图像分类方法，其特征在于，包括以下步骤： 第一步，通过将高光谱图像转化为三通道图像队列，利用大视觉模型SAM处理高光谱图像的分类预测，生成初始的分类掩码图像队列； 第二步，对于大视觉模型SAM输出的分类掩码图像队列，提出光谱投票策略，针对每个像元，使用多个光谱通道的信息进行分类，然后通过投票的方式确定最终的分类结果，从而实现标签类别的解混，生成唯一的预测掩码，进行高置信度的伪标签输出； 第三步，结合空间信息，通过约束生成的伪标签与真实标签在特征空间的距离，对于每个像元，根据空间特征与标签空间做相似度计算，得到置信度分数，用更新后的伪标签输入大视觉模型SAM，进行下一轮掩码预测； 第四步，将第三步中得到的伪标签联合已标注的少量标签传入2DCNN分类网络之中进行高光谱图像分类任务。
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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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