一种基于自动机器学习的遥感影像场景分类方法
授权
摘要
本发明公开了一种基于自动机器学习的遥感影像场景分类方法，包括以下步骤：在原始遥感影像数据集D0上进行N1个时期的神经网络结构搜索，以获取结构最优的深度神经网络AN1；使用所述的最优的深度神经网络模型AN1作为自动遥感影像数据增强过程中的基础网络，进行N2个时期的自动遥感影像数据增强以获得增强后的遥感影像数据集DN2；利用所述的遥感影像数据集训练所述的最优的深度神经网络，训练过程由自动超参数优化控制；利用训练完成的深度神经网络模型进行遥感影像场景分类。本发明依据遥感影像的特点在遥感影像场景分类任务中引入自动机器学习的一系列流程，提高了遥感影像场景分类任务的精度，并大大减少了对人力与时间的消耗。
基本信息
专利标题 ：
一种基于自动机器学习的遥感影像场景分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN112163549A
申请号 ：
CN202011094951.1
公开（公告）日 ：
2021-01-01
申请日 ：
2020-10-14
授权号 ：
CN112163549B
授权日 ：
2022-06-10
发明人 ：
李海峰黄浩哲彭剑陈力崔振琦
申请人 ：
中南大学
申请人地址 ：
湖南省长沙市岳麓区麓山南路932号
代理机构 ：
长沙大珂知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
伍志祥
优先权 ：
CN202011094951.1
主分类号 ：
G06K9/00
IPC分类号 ：
G06K9/00 G06K9/62 G06N3/04 G06N3/08
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
法律状态
2022-06-10 ：
授权
2021-01-19 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/00
申请日 : 20201014
申请日 : 20201014
2021-01-01 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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