公开(公告)号：CN119152281B

公开(公告)日：2025-03-11

申请号：CN202411596691.6

申请日：2024-11-11

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 李恒超 ,  魏宇乐 ,  王检利 ,  郑玉棒

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/774 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明提供了一种基于多模态四元数表示网络的多源遥感图像分类方法，涉及遥感图像处理技术领域，包括获取高光谱图像和激光雷达图像数据集，对其进行归一化和降维处理，并分为训练集和测试集；依次构建多模态四元数表示模块，三级融合框架和双分支四元数卷积Transformer网络，并基于所述多模态四元数表示模块，三级融合框架和双分支四元数卷积Transformer网络构建得到多模态四元数表示网络；将训练集按照预设训练参数和损失函数训练多模态四元数表示网络进行训练，得到训练后的多源遥感图像分类模型，并根据训练后的多源遥感图像分类模型对所述测试集进行测试，得到分类结果。本发明可以简单有效地融合多模态特征。

公开(公告)号：CN119152281A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411596691.6

申请日：2024-11-11

Applicant: 西南交通大学

Inventor： 李恒超 ,  魏宇乐 ,  王检利 ,  郑玉棒

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06V10/774 ,  G06V20/10

Abstract: 本发明提供了一种基于多模态四元数表示网络的多源遥感图像分类方法，涉及遥感图像处理技术领域，包括获取高光谱图像和激光雷达图像数据集，对其进行归一化和降维处理，并分为训练集和测试集；依次构建多模态四元数表示模块，三级融合框架和双分支四元数卷积Transformer网络，并基于所述多模态四元数表示模块，三级融合框架和双分支四元数卷积Transformer网络构建得到多模态四元数表示网络；将训练集按照预设训练参数和损失函数训练多模态四元数表示网络进行训练，得到训练后的多源遥感图像分类模型，并根据训练后的多源遥感图像分类模型对所述测试集进行测试，得到分类结果。本发明可以简单有效地融合多模态特征。