公开(公告)号：CN119719891A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411761020.0

申请日：2024-12-03

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 何欣 ,  韩晓 ,  赵雅琴 ,  陈雨时 ,  吴龙文

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045

Abstract: 一种基于内外空间快慢学习策略的多模态遥感数据持续未知类分类方法，属于遥感数据分类技术领域。为解决遥感数据实现持续分类未知类，本发明包括获取多模态遥感数据，进行分块编码，得到编码后的高光谱数据和编码后的激光雷达数据；构建跨模态像素级空间融合模块，将编码后的高光谱数据和编码后的激光雷达数据输入到跨模态像素级空间融合模块中，得到跨模态融合输出结果；构建持续学习的快慢策略，包括内空间快慢学习策略模型和外空间快慢学习策略模型；将跨模态融合输出结果和每轮的增量数据输入到步骤S4构建的内空间快慢学习策略模型和外空间快慢学习策略模型中进行迭代学习，然后将模型的输出进行融合得到多模态遥感数据持续未知类分类结果。

公开(公告)号：CN119152366A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411183605.9

申请日：2024-08-27

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 何欣 ,  韩晓 ,  陈雨时

IPC: G06V20/10 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/764 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499

Abstract: 本发明公开了一种基于线性时间序列选择性状态空间模型的多模态遥感数据分类方法，属于图像处理技术领域。本发明与基于CNN的多模态遥感数据分类方法相比，通过全局感受野和动态加权，缓解了卷积神经网络的建模约束。本发明建立不同模态的基于多层感知机的映射层，将输入的多模态遥感数据划分为样本块并叠加位置编码，得到序列的多模态遥感表征向量；构建跨模态空间融合模块，经空间信息交互，得到跨模态空间融合模块的输出；通过对所有跨模态空间融合模块的输出取平均值，并利用多层感知机输出分类结果。本发明有效提升了多模态遥感数据分类模型的建模能力，可以应用于遥感数据处理。