一种基于联合深度融合的多模态地基云分类方法
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联系人：杨辉
地 址：新疆乌鲁木齐新市区河南东路739号自治区中小企业服务中心1号楼102室
成果介绍
(10)授权公告号 CN 108629368 B
(45)授权公告日 2021.05.07
(21)申请号 201810262106 .7
(22)申请日 2018 .03 .28
(65)同一申请的已公布的文献号申请公布号 CN 108629368 A
(43)申请公布日 2018 .10 .09
(73)专利权人 天津师范大学
地址 300387 天津市西青区宾水西道393号
(72)发明人 刘爽 李梅 张重
(74)专利代理机构 北京中政联科专利代理事务所(普通合伙) 11489
代理人 陈超
(51)Int .Cl .
G06K 9/62(2006 .01)
(56)对比文件
CN 104866524 A ,2015 .08 .26
CN 105320965 A ,2016 .02 .10
CN 104463252 A ,2015 .03 .25
CN 103699902 A ,2014 .04 .02
Shuang Liu et al ..Deep multimodal
fusion for ground-based cloud
classification in weather station
networks .《EURASIP Journal on Wireless
Communications and Networking》.2018 ,摘要，
第2页右栏第2段-第7页左栏第2段 .
审查员 戴雷
(54)发明名称 一种基于联合深度融合的多模态地基云分类方法
(57)摘要
本发明实施例公开了一种基于联合深度融
合的多模态地基云分类方法，该方法包括：对输
入地基云样本进行预处理，得到联合深度融合神
经网络输入；将该输入转移到联合深度融合神经
网络训练模型中，训练得到联合深度融合神经网
络；提取每个输入地基云样本的视觉特征与多模
态特征，并将其融合，得到每个输入地基云样本
的最终特征表示；训练支持向量机分类器，得到
地基云分类模型；获取测试输入地基云样本的最
终特征表示，输入至地基云分类模型中，得到分
类结果。本发明具有融合异构特征能力，能够有
效联合学习视觉信息与多模态信息，提取出更高
辨别性的视觉特征与多模态特征，充分利用两者
的互补信息，提高地基云分类的正确率。
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