中国电子科技集团公司第十四研究所朱睿希获国家专利权
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龙图腾网获悉中国电子科技集团公司第十四研究所申请的专利基于伪标签和类别词典学习的遥感图像地表覆盖分类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：CN115965867B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-07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：202211727361.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权基于伪标签和类别词典学习的遥感图像地表覆盖分类方法是由朱睿希;庄龙设计研发完成，并于2022-12-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于伪标签和类别词典学习的遥感图像地表覆盖分类方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于伪标签和类别词典学习的遥感图像地表覆盖分类方法，包括：利用预训练卷积神经网络为源域和目标域影像提取深层特征，筛选目标域可靠伪标签数据；源域标签数据和目标域可靠伪标签数据组成联合训练样本，结合类别词典学习方法得到源域类别词典；结合目标域可靠伪标签数据，得到过渡类别词典和最终的目标域类别词典；结合源域类别词典、过渡类别词典和目标域类别词典，得到源域和目标域的域不变特征表达；利用联合训练样本的域不变特征表达训练SVM分类器，预测目标域影像的地表覆盖类别。本发明的方法在训练样本缺失的情况下有效提高遥感影像地表覆盖分类精度和可靠性。
本发明授权基于伪标签和类别词典学习的遥感图像地表覆盖分类方法在权利要求书中公布了：1.基于伪标签和类别词典学习的遥感图像地表覆盖分类方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤10，假设源域为已有样本数据，目标域为待分类遥感影像，利用预训练卷积神经网络为源域和目标域影像提取深层特征，通过计算目标域与源域影像在特征空间的距离筛选目标域可靠伪标签数据； 步骤20，源域标签数据和目标域可靠伪标签数据组成联合训练样本，利用联合训练样本结合类别词典学习方法得到源域类别词典； 步骤30，结合目标域可靠伪标签数据，通过减少目标域的重建误差和避免迭代过程中词典的突然变化，得到过渡类别词典，重复迭代，直到收敛，最终的过渡类别词典即为目标域类别词典； 步骤40，结合源域类别词典、过渡类别词典和目标域类别词典，得到源域和目标域的域不变特征表达； 步骤50，利用联合训练样本的域不变特征表达训练SVM分类器，利用训练好的SVM分类模型预测目标域影像的地表覆盖类别。
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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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