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龍圖騰網(wǎng)恭喜南京理工大學申請的專利一種基于原型對齊的高光譜圖像主動域適應(yīng)分類方法獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN119494989B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-20發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202510041036.2，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06V10/764；該發(fā)明授權(quán)一種基于原型對齊的高光譜圖像主動域適應(yīng)分類方法是由鐘圣唯;羅海洋;許申;宮辰設(shè)計研發(fā)完成，并于2025-01-10向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本一種基于原型對齊的高光譜圖像主動域適應(yīng)分類方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于原型對齊的高光譜圖像主動域適應(yīng)分類方法，所述分類方法包括三個階段。在第一階段，為置信的目標域樣本分配偽標簽并得到目標域原型的特征表示，在源域和目標域原型的交互引導下初步對齊域之間的分布；在第二階段，選擇域偏移下潛在最有價值的目標域樣本并由專家進行標注；在第三階段，采樣具有平衡類別分布的目標域樣本進行自訓練。本發(fā)明能夠利用有限的標注預算有效地提升目標域上的分類性能，具有顯著的成本效益，同時緩解高光譜圖像中普遍存在的類別不平衡問題。

本發(fā)明授權(quán)一種基于原型對齊的高光譜圖像主動域適應(yīng)分類方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于原型對齊的高光譜圖像主動域適應(yīng)分類方法，其特征在于，包括以下步驟：步驟1、為目標域樣本分配偽標簽得到目標域原型；步驟2、通過源域的交叉熵損失，特征級原型對齊損失與任務(wù)級原型對齊損失，得到第一階段損失函數(shù)；步驟3、識別目標域特定樣本；步驟4、從所述目標域特定樣本中選擇樣本并標注，得到標注的目標域樣本集合；步驟5、通過所述標注的目標域樣本集合的交叉熵損失，所述標注的目標域樣本集合的特征級原型對齊損失與所述第一階段損失函數(shù)，得到第二階段損失函數(shù)；步驟6、通過所述標注的目標域樣本集合和未標注的目標域樣本集合，得到目標域的類別頻率；步驟7、通過所述目標域的類別頻率，得到用于類平衡自訓練的目標域樣本集合；步驟8、通過所述用于類平衡自訓練的目標域樣本集合的交叉熵損失與所述第二階段損失函數(shù)，得到第三階段損失函數(shù)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請人或?qū)＠麢?quán)人南京理工大學，其通訊地址為：210094 江蘇省南京市玄武區(qū)孝陵衛(wèi)街道200號；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。