摘要
本发明涉及人工智能和气候科学的交叉科学技术领域,具体涉及基于图神经网络的遥感云图像分类的方法和设备,该方法包括:采集遥感云图像的数据集,对采集到的遥感云图像的数据集进行预处理和数据增强,得到训练集中的样本;基于图神经网络构建遥感云图像分类模型;利用训练集中的样本对遥感云图像分类模型进行训练,得到训练好的遥感云图像分类模型;将待测的遥感云图像数据输入训练好的遥感云图像分类模型,得到遥感云图像的分类结果。本发明通过基于超图建模的图神经网络进行云图像分类,减少了模型训练的时间和资源消耗,使得分类结果能够更快地生成,可以提升了地面遥感云图像分类效果。
技术关键词
图像分类模型
节点特征
Softmax函数
网络模块
特征提取模块
多头注意力机制
交叉科学技术
样本
执行存储器存储
数据
矩阵
基础
标签
关系
处理器
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取模块
数据处理系统
实体
数据分析模型
数据分析模块
人脸识别技术
隐私保护模块
照明补光单元
门禁系统
摄像头单元
特征提取方法
特征提取系统
节点特征
标签
扫描模块
图像处理加速方法
储备池网络
图像处理加速系统
FPGA芯片
深度学习算法
智能特征
队列调度策略
动态
异常事件
网络拓扑结构