公开(公告)号：CN111783688A

公开(公告)日：2020-10-16

申请号：CN202010637993.9

申请日：2020-07-02

Applicant: 吉林大学

Inventor： 刘子维 ,  张旭晴 ,  杨国东 ,  陈国鸿 ,  金琦 ,  王志伟 ,  邸健

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的遥感图像场景分类方法，该方法获取待分类的遥感图像；通过预先训练的卷积神经网络模型对所述遥感图像进行分类；将分类结果作为所述遥感图像的场景分类结果。其中，卷积神经网络模型为：第一层卷积层，后依次接BN层，激活函数，接池化层；第二层卷积层，后依次接BN层，激活函数，接池化层；第三层卷积层，后依次接BN层，激活函数，接池化层；第四层卷积层，后依次接BN层，激活函数；第五层卷积层，后依次接BN层，激活函数，接池化层；第六层全连接层；第七层全连接层；第八层全连接层。通过BN层进行批量归一化处理，达到即保证了特征提取能力，又能提高模型收敛速度的效果。

公开(公告)号：CN111783688B

公开(公告)日：2022-03-22

申请号：CN202010637993.9

申请日：2020-07-02

Applicant: 吉林大学

Inventor： 张旭晴 ,  刘子维 ,  杨国东 ,  陈国鸿 ,  金琦 ,  王志伟 ,  邸健

IPC: G06V20/13 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的遥感图像场景分类方法，该方法获取待分类的遥感图像；通过预先训练的卷积神经网络模型对所述遥感图像进行分类；将分类结果作为所述遥感图像的场景分类结果。其中，卷积神经网络模型为：第一层卷积层，后依次接BN层，激活函数，接池化层；第二层卷积层，后依次接BN层，激活函数，接池化层；第三层卷积层，后依次接BN层，激活函数，接池化层；第四层卷积层，后依次接BN层，激活函数；第五层卷积层，后依次接BN层，激活函数，接池化层；第六层全连接层；第七层全连接层；第八层全连接层。通过BN层进行批量归一化处理，达到即保证了特征提取能力，又能提高模型收敛速度的效果。

公开(公告)号：CN116629654A

公开(公告)日：2023-08-22

申请号：CN202310235473.9

申请日：2023-03-13

Applicant: 吉林大学

Inventor： 王明常 ,  刘子维 ,  刘星男 ,  王凤艳 ,  李晓燕 ,  冷亮 ,  王民水

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/02

Abstract: 本发明提供了一种基于物元模型的耕地质量预警方法，包括：构建耕地质量预警物元；耕地质量预警物元包括多个耕地质量预警等级、耕地质量预警指标特征和耕地质量预警指标特征的数值；确定耕地质量预警物元的经典域和节域；基于耕地质量预警物元，分别根据耕地质量预警指标特征中的正向指标和负向指标确定不同类型的模糊侧距关联函数；根据模糊侧距关联函数计算各个耕地质量预警指标特征的优度值；根据各个优度值计算综合优度值，并确定耕地质量预警等级。本发明可以兼顾正向指标和负向指标对耕地质量的影响，提供更加客观、科学的预警结果。