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]基于全卷积神经网络的遥感图像变化检测方法-CN202010903822.6在审
  • 王鑫;吕安;石爱业;徐立中 - 河海大学
  • 2020-09-01 - 2020-12-25 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于全卷积神经网络的遥感图像变化检测方法,将训练集输入预先构建的全卷积神经网络,采用梯度下降算法训练全卷积神经网络,确定遥感图像变化检测网络,将测试集输入遥感图像变化检测网络,生成测试集中各个测试图像的分割图像,计算各个分割图像中像素的强度值差值,根据强度值差值的绝对值生成差异图像,提取所述差异图像中像素块的各个特征向量,根据各个特征向量构建特征向量空间,对特征向量空间进行聚类,根据聚类结果生成粗变化检测图,对粗变化检测图进行形态学滤波,以生成变化检测图,实现测试集中各个测试图像的变化检测,使检测得到的测试图像变化状态更为全面,提高检测准确性以及相应的检测精度。
  • 基于卷积神经网络遥感图像变化检测方法
  • [发明专利]一种分光偏振光谱信息同步处理方法及系统-CN201810677743.0有效
  • 王慧斌;王敏敏;陈哲;沈洁;王建华;徐立中 - 河海大学
  • 2018-06-27 - 2020-08-11 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种分光偏振光谱信息同步处理方法及系统,该系统包括下位机和上位机,其中下位机通过分光与三个CMOS相连获取同一波段同一主光轴下的三个不同方向的偏振图像;上位机通过USB口与下位机相连,将下位机获得的三个不同方向的偏振图像进行存储,采用相位相关法对三幅偏振图像进行位移变化矫正,采用线性调谐方法进行偏振参数计算得到四幅偏振参数图像,最后基于PCA方法融合偏振参数图像和偏振度图像,得到偏振特征图像,并基于双通道PCNN对偏振特征图像和合成光强图像进行融合显示。通过本发明可以实现偏振光谱信息的有效获取并且能够提高成像质量。
  • 一种分光偏振光谱信息同步处理方法系统
  • [发明专利]利用D-S证据理论融合FCM算法的变化检测方法-CN201811467928.5有效
  • 王慧敏;陈哲;石爱业;孔伟为;徐立中;高红民 - 河海大学
  • 2015-12-10 - 2020-06-30 - G06K9/62
  • 本发明公开利用D‑S证据理论融合FCM算法的变化检测方法,其特征是,首先求取两个时相遥感影像对应波段差、两个时相的变化矢量的幅值、两个时相的光谱夹角的余弦,然后作为FCM的输入,分别得到各自的模糊划分矩阵,将模糊划分矩阵中的每一类的模糊度作为证据理论的质量函数,最后利用证据理论对上述三个划分矩阵进行融合,得到新的模糊划分矩阵,据此得到最终的变化检测结果。本发明所达到的有益效果:本方法为基于FCM和D‑S证据理论的变化检测方法,利用证据理论融合波段差、变化矢量幅值和光谱角信息输入FCM模型后的检测结果,消除变化检测中的不确定性,使得变化检测的结果更加可靠,也更加具有稳健性。
  • 利用证据理论融合fcm算法变化检测方法
  • [发明专利]基于异构特征融合的遥感图像自动目标识别方法-CN201710659363.X有效
  • 王鑫;熊星南;石爱业;徐立中 - 河海大学
  • 2017-08-04 - 2020-06-16 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于异构特征融合的遥感图像自动目标识别方法,首先,在分析遥感图像特殊成像机理的基础上,提取遥感目标多种异构特征,包括:设计改进的稠密SURF‑BOF特征、改进的Mean‑Std特征、及LBP特征。其次,选择和构建完备的多核空间,将不同类型的目标特征映射到统一核空间。第三,设计多核融合方法,实现异构特征在核空间的自适应融合。最后,设计基于异构特征融合的MKL‑SVM分类器,实现对遥感目标的自动识别。本发明针对现有遥感图像目标特征提取方法提取出的某单一特征信息涵盖不全面,或丢失某些重要信息的缺陷,提出提取目标多种异构特征,然后在多核框架内将不同类型目标特征进行自适应融合,有效提高了遥感图像自动目标识别的性能。
  • 基于特征融合遥感图像自动目标识别方法

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