公开(公告)号：CN116863247A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202311056294.5

申请日：2023-08-22

Applicant: 南京信息工程大学

Inventor： 涂兵 ,  任启 ,  廖晓龙 ,  叶井飞 ,  曹兆楼 ,  陈云云

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种融合全局和局部信息的多模态遥感数据分类方法，属于高光谱图像处理技术领域，包括获取待分类的多模态遥感数据集，并输入至预先训练好的多模态遥感数据分类模型；所述多模态遥感数据分类模型基于所述待分类的多模态遥感数据集，输出多模态遥感数据分类结果。本发明解决了现有技术中多模态卷积的可解释性差，对于跨模态特征提取不够充分，且上下文独立的卷积结构难以捕获全局信息的问题，通过特征解耦的方式将多模态信息分解为共有信息和特有信息，实现多模态信息融合，充分挖掘多模态遥感数据的特征，大幅度降低了遥感图像领域中深度学习模型对于训练数据的需求，以此实现更准确的图像分类。