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]一种自适应空间加权的变分遥感影像空谱融合方法-CN202210354338.1在审
  • 林德坤;沈焕锋;曾超;蒋梦辉;姜涛 - 武汉大学
  • 2022-04-06 - 2022-08-23 - G06K9/62
  • 本发明提出一种自适应空间加权的变分遥感影像空谱融合方法,首先基于遥感影像的降质过程建立影像的观测模型,并建立包含光谱保真项、空间增强项及先验项的变分影像融合模型。其次对空间增强项及先验项分别进行自适应空间加权,在求解过程中的每轮迭代自动求解与自适应调节正则化参数。最后使用交替方向乘子法ADMM对该最优化问题进行迭代求解,从而获得高精度融合影像。本发明在现有遥感影像变分融合的基础上,在空间增强项及先验项每轮迭代过程中,对正则化空间权重参数进行自动求解与自适应调节,可有效优化模型并获取最优解,并可有效保留影像空间结构信息与去除噪声。
  • 一种自适应空间加权遥感影像融合方法
  • [发明专利]一种非监督学习的遥感影像空谱融合方法及系统-CN202011398541.6在审
  • 蒋梦辉;李杰;沈焕锋;袁强强 - 武汉大学
  • 2020-12-02 - 2021-03-16 - G06K9/62
  • 本发明提供一种非监督学习的遥感影像空谱融合方法及系统,通过深度学习实现遥感影像融合,其特征在于:基于单组全色‑多光谱影像对,采用非监督的网络训练模式,实现融合该全色‑多光谱影像对;实现过程包括对该单组全色‑多光谱影像对中原始观测的全色影像和多光谱影像分别进行降采样作为网络训练数据对,将原始观测的多光谱影像作为网络标签数据,快速训练融合网络,将原始观测的全色影像和多光谱影像输入训练好的融合网络,得到融合影像。本发明使用降采样的方法构造训练数据对,避免了传统网络方法训练过程对地面真值的需求,实现非监督学习;此外本发明针对单组全色‑多光谱影像对训练网络,不需要大量的训练数据,能快速完成网络的训练。
  • 一种监督学习遥感影像融合方法系统

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