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！

龙图腾网恭喜北京理工大学申请的专利一种基于全光谱相关性学习网络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：CN116958708B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-23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：202311073574.7，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于全光谱相关性学习网络的高光谱图像分类方法是由李伟;胡文帅;张蒙蒙;陶然设计研发完成，并于2023-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于全光谱相关性学习网络的高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于全光谱相关性学习网络的高光谱图像分类方法，针对相邻光谱波段之间和非相邻光谱波段之间存在的相关性，设计全光谱相关性自适应学习模块，并以其为基本结构单元，构建主干特征提取网络，提取联合光谱相关性增强、保留本征几何结构的深度语义空谱特征；提取具有细节信息和可解释性信息的传统手工特征，并借助门控结构思想，设计非对称融合模块，在低复杂度下对齐和融合上述两种多模态空谱特征；联合上述两个模块提出全光谱相关性学习网络，实现高光谱图像的有效分类。本发明提出的分类算法能充分利用高光谱图像的光谱属性特点，有效实现地物目标分类。

本发明授权一种基于全光谱相关性学习网络的高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于全光谱相关性学习网络的高光谱图像分类方法，其特征在于，包含如下步骤：S1、基于高光谱遥感图像的空间光谱，构建每个地物目标的三维数据立方体及其光谱分组；S2、以三维数据光谱分组为输入数据，联合分组卷积和空谱卷积长短时记忆网络，设计全光谱相关性自适应学习模块，动态学习高光谱图像光谱相关性；全光谱相关性自适应学习模块，包括：短期光谱相关性学习子模块、长期光谱相关性学习子模块、分组空谱相关性学习子模块；输入数据Xl作为短期光谱相关性学习子模块输入，通过1层1×1×1和1层3×3×3分组卷积层学习短期光谱相关性，得到空谱特征构建长期光谱相关性学习子模块，利用1层1×1×1空谱卷积长短时记忆网络，从输入数据提取长期光谱相关性增强的空谱特征；通过分组空谱相关性学习子模块，获取光谱信息增强的空谱特征；S3：以全光谱相关性自适应学习模块为基本结构单元，搭建主干特征提取网络，提取光谱信息增强的、保留本征几何结构的深度语义特征；S4、以三维数据立方体Xi作为输入数据，构建基于门控结构的非对称融合模块，非对称融合模块，包括细节特征学习子模块与通道特征学习子模块；S5、集成基于步骤S3设计的主干特征提取网络和步骤S4设计的非对称融合模块，构建全光谱相关性学习网络，实现高光谱图像分类。

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北京理工大学，其通讯地址为：100086 北京市海淀区中关村南大街5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”。