公开(公告)号：CN114092794B

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202111388962.5

申请日：2021-11-22

Applicant: 上海海洋大学

Inventor： 韩彦岭 ,  沈航 ,  王静 ,  张云 ,  周汝雁 ,  洪中华 ,  杨树瑚 ,  潘海燕 ,  马振玲

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/80 ,  G06V10/776 ,  G06V10/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V20/13 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明属于海冰检测技术领域，公开了一种海冰图像分类方法、系统、介质、设备及处理终端，所述海冰图像分类方法包括：对原始图像进行预处理以去除原始图像中的冗余信息和噪声；根据加拿大冰况图在处理过后的图像中提取标签样本；利用卷积神经网络分别提取多源图像的特征信息；将提取到的特征信息进行拼接融合；将融合特征输入SE模块中进行特征级的权重标定；将融合特征输入全连接层进行深度融合并得到分类结果；通过总体分类精度和Kappa系数评估分类结果。本发明通过特征融合实现SAR数据和MSI数据特性的互补，充分挖掘和深度融合异源数据的多层次特征，通过引入SE模块增强模型对特征的识别能力，有效提高模型的特征表达能力。

公开(公告)号：CN114092794A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202111388962.5

申请日：2021-11-22

Applicant: 上海海洋大学

Inventor： 韩彦岭 ,  沈航 ,  王静 ,  张云 ,  周汝雁 ,  洪中华 ,  杨树瑚 ,  潘海燕 ,  马振玲

IPC: G06V20/05 ,  G06V10/80 ,  G06V10/776 ,  G06V10/30 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于海冰检测技术领域，公开了一种海冰图像分类方法、系统、介质、设备及处理终端，所述海冰图像分类方法包括：对原始图像进行预处理以去除原始图像中的冗余信息和噪声；根据加拿大冰况图在处理过后的图像中提取标签样本；利用卷积神经网络分别提取多源图像的特征信息；将提取到的特征信息进行拼接融合；将融合特征输入SE模块中进行特征级的权重标定；将融合特征输入全连接层进行深度融合并得到分类结果；通过总体分类精度和Kappa系数评估分类结果。本发明通过特征融合实现SAR数据和MSI数据特性的互补，充分挖掘和深度融合异源数据的多层次特征，通过引入SE模块增强模型对特征的识别能力，有效提高模型的特征表达能力。