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龙图腾网恭喜哈尔滨理工大学申请的专利基于M-HybridSN-Attention的高光谱图像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：CN114187469B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13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：202111340017.8，技术领域涉及：G06V10/764；该发明授权基于M-HybridSN-Attention的高光谱图像分类方法是由孙崐;王澳设计研发完成，并于2021-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于M-HybridSN-Attention的高光谱图像分类方法在说明书摘要公布了：本发明公开一种基于M‑HybridSN‑Attention的高光谱图像分类方法。首先，采用Mixup算法构造高光谱图像虚拟数据集对原始数据进行扩充，扩充后的数据量是原数据量的2倍，很大程度上缓解了因高光谱图像的小样本性导致的过拟合的现象；其次，对HybridSN中的3DCNN部分的网络结构进行改进，在三维卷积层与Relu层之间加入卷积块注意力模块，对光谱与空间中的判别性特征进行增强并对非判别性特征进行抑制，提高了判别性特征在识别中的作用；再应用2DCNN网络，用以区分不同光谱波段内的空间信息，且不会大量丢失光谱信息，保证高光谱数据信息的完整性，最后，将得到的光谱‑空间特征送入SoftMax分类器得出最终分类结果。

本发明授权基于M-HybridSN-Attention的高光谱图像分类方法在权利要求书中公布了：1.一种基于M-HybridSN-Attention的高光谱图像分类方法，实施方式如下：首先将高光谱原始数据按空间位置随机打乱，得到随机数据集，再将原始数据集中的空间邻域像素样本与随机数据集中的空间邻域像素样本按对应空间位置进行基于Mixup算法的线性加权操作，得到虚拟数据集，再将虚拟数据集与原始数据集进行混合，得到扩充样本容量的新数据集，此时新数据集的样本容量为原始数据集样本容量的2倍；接下来将新数据集送入后续网络进行训练，后续网络由嵌入注意力机制的HybridSN网络组成，即在HybridSN网络的基础上，在其3DCNN中的每一个Conv3D层与Relu层之间都加入一个CBAM，一共加入3个CBAM，形成HybridSN与注意力机制相结合的HybridSN-Attention网络，并使用SoftMax分类器进行地物分类，结合前面的Mixup算法，形成基于M-HybridSN-Attention的高光谱图像分类方法。

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哈尔滨理工大学，其通讯地址为：150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52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”。