公开(公告)号：CN113052216A

公开(公告)日：2021-06-29

申请号：CN202110276544.0

申请日：2021-03-15

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 李忠伟 ,  辛紫麒 ,  郭防铭 ,  王雷全 ,  李琦 ,  张雅静

IPC: G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双路图U‑NET卷积网络的溢油高光谱图像检测方法，包括以下步骤：步骤1、对需要检测溢油的高光谱图像的数据进行图结构化，得到光谱图结构信息和空间图结构信息；步骤2、将所述光谱图结构信息和空间图结构信息分别送入双路图U‑NET卷积网络中的一路，分别得到所述高光谱图像的光谱图特征和空间图特征；步骤3、对所述光谱图特征和所述空间图特征进行融合，得到空‑谱图特征；步骤4、将所述空‑谱图特征送入分类器，以得到所述高光谱图像的分类结果。本发明能够将欧式图像数据映射为非欧数据，更有效地表示光谱信息和空间信息，进一步提取到溢油高光谱图像的空‑谱图特征，提高了溢油高光谱图像的检测准确率。

公开(公告)号：CN113052216B

公开(公告)日：2022-04-22

申请号：CN202110276544.0

申请日：2021-03-15

Applicant: 中国石油大学(华东)

Inventor： 李忠伟 ,  辛紫麒 ,  郭防铭 ,  王雷全 ,  李琦 ,  张雅静

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双路图U‑NET卷积网络的溢油高光谱图像检测方法，包括以下步骤：步骤1、对需要检测溢油的高光谱图像的数据进行图结构化，得到光谱图结构信息和空间图结构信息；步骤2、将所述光谱图结构信息和空间图结构信息分别送入双路图U‑NET卷积网络中的一路，分别得到所述高光谱图像的光谱图特征和空间图特征；步骤3、对所述光谱图特征和所述空间图特征进行融合，得到空‑谱图特征；步骤4、将所述空‑谱图特征送入分类器，以得到所述高光谱图像的分类结果。本发明能够将欧式图像数据映射为非欧数据，更有效地表示光谱信息和空间信息，进一步提取到溢油高光谱图像的空‑谱图特征，提高了溢油高光谱图像的检测准确率。