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]一种多源遥感数据时空融合方法-CN201210570294.2有效
  • 邬明权;牛铮 - 中国科学院遥感与数字地球研究所
  • 2012-12-26 - 2013-06-26 - G06T5/50
  • 本发明公开了一种多源遥感数据时空融合方法,特别是利用中空间分辨影像与时间分辨率影像融合出时间分辨率和高空间分辨影像的融合方法。该方法是中、高空间分辨影像成像机理研究基础上,基于线性光谱混合模型,从时序低空间分辨影像中提取地物反射时间变化特征;利用地物反射时间变化特征,结合前期高空间分辨影像的纹理特征,采用反射融合模型,融合出空间分辨与中分辨影像相同,时间分辨率时间分辨率影像相同的时空分辨融合影像;利用真实中分辨影像,采用相关系数、方差、平均绝对误差、RMSE和偏差等参数对融合影像,对融合影像进行精度评价所述方法包括:丰度矩阵提取、地物反射时间变化特征提取、时空分辨融合影像生成和融合影像评价体系等四个部分。
  • 一种遥感数据时空融合方法
  • [发明专利]草场围栏识别方法、装置及存储介质-CN202110625305.1有效
  • 刘晓龙;郭利彪;刘涛;董亦凡;黄平平;谭维贤 - 内蒙古工业大学
  • 2021-06-04 - 2022-10-18 - G06V10/77
  • 本申请公开了一种草场围栏识别方法、装置及存储介质,该方法包括:获取目标区域内预定时间时间分辨率和高空间分辨的卫星影像;对所述时间分辨率和高空间分辨的卫星影像进行预处理;计算预处理后影像的归一化植被指数NDVI,对得到的所述时间分辨率和高空间分辨的卫星影像的NDVI影像数据进行融合,得到时空分辨NDVI时间序列影像数据;对所述时空分辨NDVI时间序列影像数据进行特征提取;基于提取的特征,识别所述目标区域的草场围栏本申请通过影像融合得到更加全面的时空分辨的遥感影像数据,能够实现大范围内草场围栏的准确识别、提取,兼顾高精度和大范围识别,且提取方法自动化程度
  • 草场围栏识别方法装置存储介质
  • [发明专利]一种图像高速场景恢复方法、设备及介质-CN202110062938.6有效
  • 马建国;谢佳铭 - 广东工业大学
  • 2021-01-18 - 2023-04-07 - G06T3/40
  • 本申请公开了一种图像高速场景恢复方法、设备及介质,方法包括:对固定帧数的原始图像进行求和计数得到连续的原始图像构成的低时间分辨率图像;将低时间分辨率图像输入至训练好的神经网络模型中,检测低时间分辨率图像中是否存在模糊区域;若存在,则计算模糊区域的位置坐标;计算两个相邻的低时间分辨率图像中模糊区域的位置坐标,得到模糊区域的偏移值;根据偏移值计算低时间分辨率图像所对应的原始图像中的模糊区域的位置;根据偏移的位置计算间隔信息作为时间分辨率图像像素值
  • 一种图像高速场景恢复方法设备介质
  • [发明专利]一种基于卷积神经网络的降水数据的插值方法及装置-CN201811417390.7有效
  • 刘进;彭伟强;匡秋明;叶思哲;韩波 - 武汉大学
  • 2018-11-26 - 2020-07-24 - G06F16/2458
  • 本发明提供了一种基于卷积神经网络的降水数据的插值方法及装置,其中的方法,首先对已有的时间分辨率降水数据(48时次,逐小时)进行逐3小时累积处理,接着对处理后的数据上采样至原有时间分辨率(48时次,逐小时),并在此基础上计算各个时次在对应的逐3小时降水中的比例,然后将上采样之前的数据按照此比例分配到原时间分辨率,再利用维度变换方法,将得到的数据变换为二维数据,利用卷积神经网络模型对训练数据进行训练以得到合适的模型参数,最后利用训练出的模型对新的低时间分辨率降水数据(16时次,逐3小时)插值到高分辨降水数据(48时次,逐小时)。实现了获得时间分辨率降水数据以及提高预测效果的技术效果。
  • 一种基于卷积神经网络降水数据方法装置
  • [发明专利]一种用于内陆水体遥感的多时相多源遥感影像融合方法-CN201910060135.X有效
  • 郭宇龙;黄昌春;康磊 - 河南农业大学
  • 2019-01-22 - 2022-11-22 - G06T5/50
  • 本发明涉及用于内陆水体遥感的多时相多源遥感影像融合方法,有效解决同时融合多源影像的空间、光谱、时间分辨率,生成适用于内陆光学复杂水体遥感监测的数据源,用于对水体的监测和环保的问题,利用高空间、光谱分辨影像,以及时间分辨率影像,获得影像数据,并进行预处理,生成光谱、时间分辨率影像,混合光谱分解,得到时间频率的丰度图;抽取低时频影像成像时刻的丰度数据,结合高空间、光谱分辨影像,得到光谱分辨的端元光谱,基于时频丰度图和端元光谱,生成初步融合结果,将GOCI影像和初步融合结果重新排列,利用初步融合结果及高空间、光谱分辨影像生成最终融合结果,本发明方法易操作,应用面广,精度,稳定可靠。
  • 一种用于内陆水体遥感多时相多源影像融合方法
  • [发明专利]基于多尺度机制和串联膨胀卷积遥感图像时空融合方法-CN202110412317.6有效
  • 李伟生;杨超 - 重庆邮电大学
  • 2021-04-16 - 2022-08-23 - G06K9/62
  • 本发明请求保护一种基于多尺度机制和串联膨胀卷积遥感图像时空融合方法,包括步骤:S1将三张时间、低空间分辨的图像输入映射网络中,通过映射卷积网络中的多尺度感知和串联膨胀卷积提取特征,获得与高空间、低时间分辨率的图像具有相似分辨的三张过渡图像;S2将过渡图像与高空间、低时间分辨率的图像一起输入到重建差分图像中,通过多网络的协同训练,获得两张高空间、低时间分辨率的差分图像;S3将两张差分图像与两张高空间、低时间分辨率的图像进行加权融合,重建得到一张高空间、时间分辨率的图像。本发明在提高遥感图像时空算法的准确的同时,解决了传统遥感时空算法存在的重建融合结果高频空间细节与光谱信息融合不准确的问题。
  • 基于尺度机制串联膨胀卷积遥感图像时空融合方法

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