一种利用不完整多视角图像的土地利用分类方法

By employing a multi-view incomplete learning framework and utilizing cross-attention fusion and a teacher-student model, the problem of model collapse caused by missing view images is solved, improving the efficiency and performance of land use classification, reducing costs, and making full use of multi-view information.

CN118097219BActive Publication Date: 2026-07-17AEROSPACE INFORMATION RES INST CAS
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Patent Information

Authority / Receiving Office
CN · China
Patent Type
Patents(China)
Current Assignee / Owner
AEROSPACE INFORMATION RES INST CAS
Filing Date
2023-12-27
Publication Date
2026-07-17

Smart Images

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Abstract

本发明提供了一种利用不完整多视角图像的土地利用分类方法，包括：步骤一、将多视角图像分别输入不同的编码器，并获取相应的图像特征，每个编码器都嵌入了无参数通道和空间注意力模块；编码器包括：卫星图像编码器、航空图像编码器和地面图像编码器，相应的图像特征分别为卫星图像特征、航空图像特征和地面图像特征；步骤二、利用跨注意力融合机制对卫星图像特征与航空图像特征融合形成天顶视角特征，天顶视角特征与地面特征通过CAF融合形成最终特征；步骤三、基于教师模型和学生模型进行互相学习，其中教师模型只利用完整的多视角图像作为输入，而学生模型额外则采用了强增强后的输入。本发明为土地利用分类中的图像提出了多视角不完整学习框架。
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