专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于全光谱相关性学习网络的高光谱图像分类方法-CN202311073574.7在审
  • 李伟;胡文帅;张蒙蒙;陶然 - 北京理工大学
  • 2023-08-24 - 2023-10-27 - G06V10/764
  • 本发明提供一种基于全光谱相关性学习网络的高光谱图像分类方法,针对相邻光谱波段之间和非相邻光谱波段之间存在的相关性,设计全光谱相关性自适应学习模块,并以其为基本结构单元,构建主干特征提取网络,提取联合光谱相关性增强、保留本征几何结构的深度语义空谱特征;提取具有细节信息和可解释性信息的传统手工特征,并借助门控结构思想,设计非对称融合模块,在低复杂度下对齐和融合上述两种多模态空谱特征;联合上述两个模块提出全光谱相关性学习网络,实现高光谱图像的有效分类。本发明提出的分类算法能充分利用高光谱图像的光谱属性特点,有效实现地物目标分类。
  • 一种基于光谱相关性学习网络图像分类方法
  • [发明专利]一种轻量级张量卷积长短时记忆网络的高光谱分类方法-CN202311073728.2在审
  • 李伟;胡文帅;张蒙蒙;陶然 - 北京理工大学
  • 2023-08-24 - 2023-10-27 - G06V10/764
  • 本发明提供一种轻量级张量卷积长短时记忆网络的高光谱分类方法,针对空谱卷积长短时记忆单元权重参数量多、存储复杂度高等问题,基于张量链式分解设计出两种轻量级张量空谱卷积长短时记忆单元:(1)将每个门结构中每个卷积运算分别扩展至张量域;(2)将当前时刻输入数据和前一时刻输出数据对应的4个卷积核分别集成,堆叠为两个大尺寸卷积核并扩展至张量域。以两种轻量级单元为基本结构,分别设计两种轻量级深度张量空谱卷积长短时记忆网络用于高光谱图像分类。本发明能保持良好的空谱特征提取能力,并在较低网络参数量和存储复杂度下,有效缓解整个模型的过拟合问题,提高小样本高光谱图像分类性能。
  • 一种轻量级张量卷积短时记忆网络光谱分类方法

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