吉林大学周丰丰获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林大学申请的专利一种基于自监督学习的高光谱图像分类系统及方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119540622B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411605850.4，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权一种基于自监督学习的高光谱图像分类系统及方法是由周丰丰;马翔;王月英;李柯薇;范雨思设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种基于自监督学习的高光谱图像分类系统及方法在说明书摘要公布了：本发明适用于高光谱图像分类技术领域，提供了一种基于自监督学习的高光谱图像分类系统。本发明还提供了一种基于自监督学习的高光谱图像分类方法，包括以下步骤：对输入的高光谱图像数据进行数据处理和特征重构；对预处理后的高光谱图像数据进行浅层特征提取与长距离依赖建模，使用重构路径模型的参数对分类过程进行指导；将分类路径模型提取的特征进行分类结果输出。本发明通过自监督学习和联合分类编码器实现对高光谱图像数据的高效特征提取与分类，提高分类精度和泛化能力，从而实现高效、鲁棒的高光谱图像分类，具有很强的实用性和可推广性。
本发明授权一种基于自监督学习的高光谱图像分类系统及方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自监督学习的高光谱图像分类系统，其特征在于，包括： 重构路径模型，用于进行数据处理和特征重构； 分类路径模型，用于进行浅层特征提取与长距离依赖建模，使用重构路径模型的参数对分类过程进行指导； 分类与输出模型，用于将分类路径模型提取的特征进行分类结果输出； 所述重构路径模型包括： 掩码单元，用于对输入的高光谱图像数据进行掩码操作，掩盖部分数据； ViT编码器单元，用于对可见数据进行编码，有效提取数据中的全局空间和光谱特征； 轻量级解码器单元，用于对ViT编码器单元编码后的特征进行解码，重构出完整数据； 所述分类路径模型包括： CNN特征提取器单元，用于提取高光谱图像数据浅层语义特征，捕获图像数据的局部特征； 空间-光谱联合自注意力单元，用于使用重构路径模型的参数，来对特征的分类过程进行指导，利用空间自注意力机制和光谱自注意力机制分别在空间和光谱维度上进行建模，捕获数据中的长距离依赖关系，增强模型对复杂光谱模式和空间特征的捕捉能力。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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