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]一种基于高斯流形的高光谱图像分类方法-CN202310478058.6在审
  • 徐智;蒋泽霖;秦毅平;陈君;房书军 - 桂林电子科技大学
  • 2023-04-28 - 2023-08-18 - G06V10/764
  • 本发明涉及计算机视觉技术领域,具体涉及一种基于高斯流形的高光谱图像分类方法,具体通过高斯流形所导出的黎曼度量,即切空间内积,样本数据得以在流形切空间进行图嵌入和度量学习,较大程度地保留了数据的几何特征;此外利用样本间的重构系数来建立图权重以降低噪声和误差的干扰,同时利用非负重构系数图理论来避免负的图权重出现;最后使用度量学习的目标函数,在低维空间中使得类内距离减小,类间距离增大,求得流形切空间的投影矩阵,实现高光谱图像的显式且非线性的降维,此时在低维空间中使用最近邻分类器即可获得较高的分类精度。本发明能够结合高光谱图像的空谱信息,并挖掘和保留高光谱图像蕴含的非线性特征,实现较高的分类精度。
  • 一种基于流形光谱图像分类方法
  • [发明专利]一种基于多流形度量的高光谱图像分类方法-CN202310478718.0在审
  • 徐智;蒋泽霖;秦毅平;陈君;房书军 - 桂林电子科技大学
  • 2023-04-28 - 2023-08-18 - G06V10/764
  • 本发明涉及高光谱图像分类技术领域,具体涉及一种基于多流形度量的高光谱图像分类方法,首先通过提取高光谱像元的空间邻域像元集,从初始考虑结合高光谱图像的空谱信息,具体先将空间邻域像元集建模为高斯分布并映射到高斯流形,然后将其建模为线性子空间模型并映射到Grassmann流形,再使用多核学习算法求得两个对应的黎曼核函数的最优组合系数,得到一个能力互补的组合黎曼核函数,在组合核空间内进行度量学习,通过组合流形切空间中的k个最近邻重构系数获得鲁棒的图权重,进而在统一的单一降维空间内获得具有判别性的结构,使用最近邻分类获得高精度的分类结果。
  • 一种基于流形度量光谱图像分类方法
  • [发明专利]一种使用历史和当前边缘结合的时间抗锯齿方法-CN202310550379.2在审
  • 徐智;罗宇航;秦毅平;陈君;房书军 - 桂林电子科技大学
  • 2023-05-16 - 2023-08-15 - G06T5/00
  • 本发明涉及计算机图形学技术领域,具体涉及一种使用历史和当前边缘结合的时间抗锯齿方法,在渲染开始的第一帧,利用Canny边缘检测方法计算第一帧的细边缘并缓存,从第二帧开始调整边缘检测的阈值,分别检测细边缘和粗边缘。之后,粗边缘与历史缓存边缘取交集作为时间走样像素的集合,再与细边缘取并集作为最终的边缘检测结果。其中,粗边缘用于验证历史边缘,防止边缘随时间推移而扩散。细边缘主要用于检测当前帧空间走样像素。本发明准确地检测到了时间和空间走样像素,有效结合了SSAA和TAA算法的优势,利用高采样率的同时不会产生过多的时间成本,性价比高,此外还能提高渲染结果图像的清晰度。
  • 一种使用历史当前边缘结合时间锯齿方法

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