买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜西北工业大学申请的专利一种基于连续学习的遥感图像场景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：CN115082790B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-11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：202210712526.7，技术领域涉及：G06V20/10；该发明授权一种基于连续学习的遥感图像场景分类方法是由文载道;陆昱廷;王小旭;潘泉设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于连续学习的遥感图像场景分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于连续学习的遥感图像场景分类方法，获取当前时刻的待分类遥感图像数据集和遥感图像训练数据集；其中，待分类遥感图像数据集中的图像类别大于遥感图像训练数据集中的图像类别；采用遥感图像训练数据集对上一时刻的遥感图像分类模型进行训练；通过训练后的遥感图像分类模型对待分类遥感图像数据集进行分类；本发明通过使用遥感图像训练数据集对上一时刻的遥感图像分类模型进行更新，并且在更新的过程中向损失函数中加入第二损失函数，可以使得遥感图像分类模型保留对原有遥感图像的分类精度，进而提升了遥感图像分类模型的泛化能力。

本发明授权一种基于连续学习的遥感图像场景分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于连续学习的遥感图像场景分类方法，其特征在于，包括以下步骤：获取当前时刻的待分类遥感图像数据集和遥感图像训练数据集；其中，所述待分类遥感图像数据集中的图像类别大于所述遥感图像训练数据集中的图像类别；采用所述遥感图像训练数据集对上一时刻的遥感图像分类模型进行训练；通过训练后的遥感图像分类模型对所述待分类遥感图像数据集进行分类；采用所述遥感图像训练数据集对上一时刻的遥感图像分类模型进行训练包括：采用作为所述遥感图像分类模型的损失函数；其中，为所述遥感图像分类模型的损失函数，为根据所述遥感图像训练数据集中各遥感图像的预测类别与真实类别计算的第一损失函数，为基于所述遥感图像训练数据集的特征子空间与上一时刻的特征子空间计算的第二损失函数，所述特征子空间用于表征所述遥感图像训练数据集的特征矩阵；所述第二损失函数计算方法为：计算当前时刻的特征子空间和上一时刻的特征子空间的距离，将所述距离作为所述第二损失函数；计算当前时刻的特征子空间和上一时刻的特征子空间的距离包括：计算当前时刻的特征子空间的标准正交基、以及上一时刻的特征子空间的标准正交基；计算两个所述标准正交基之间夹角的正弦值之和，并将其作为当前时刻的特征子空间和上一时刻的特征子空间的距离；所述第二损失函数具体为： 其中，表示当前时刻特征子空间St与上一时刻特征子空间St-1的距离，Θ为特征子空间St的标准正交基和特征子空间St-1的标准正交基之间的夹角向量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学，其通讯地址为：710072 陕西省西安市友谊西路127号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。