“朱孟栩”申请（专利权）人搜索_中国专利权人_发明人_技术持有人_科研专家_钻瓜专利网

钻瓜专利网为您找到相关结果3个，建议您升级VIP下载更多相关专利

[发明专利]路面类型确定方法、装置和车辆-CN202310741760.7在审
发明人：刘天培;朱孟栩;杨帆 -专利权人：长城汽车股份有限公司
申请日： 2023-06-21 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： B60W40/06 文献下载
摘要：本申请公开了一种路面类型确定方法、装置和车辆，属于车辆技术领域。包括：获取目标车辆的当前行驶路面的图像、目标车辆的当前行驶参数以及目标车辆所处环境的环境参数；基于目标车辆的当前行驶参数，确定当前行驶路面的路面极限附着系数；基于图像、路面极限附着系数以及环境参数，确定当前行驶路面的路面类型。由于路面极限附着系数可以指示目标车辆的轮胎与地面之间的最大摩擦力，该图像和目标车辆所处环境的环境参数可以指示目标车辆所处环境的环境信息。如此，后续通过结合多方面的特征确定当前行驶路面，从而可以更准确的确定出当前行驶路面的路面类型，保证了车辆的行驶参数可以得到及时调整，进而保证驾驶的安全性。
路面类型确定方法装置车辆

[发明专利]一种无人机定量遥感应用的数据压缩方法-CN202210673676.1在审
发明人：张文豪;朱孟栩;李国洪 -专利权人：北华航天工业学院
申请日： 2022-06-13 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： H04N21/234 文献下载
摘要：本申请公开了一种无人机定量遥感应用的数据压缩方法，包括以下步骤：对无人机采集的多光谱图像进行预处理；通过编码器，依次对多光谱图像中进行三维卷积和二维卷积，得到深层特征信息；对深层特征信息进行量化和熵编码；通过端到端联合训练，对图像的损失和码率进行最优分配，得到最优压缩图像；通过解码器对最优压缩图像进行重建。通过对多光谱图形进行多次卷积，其包括三维卷积和二维卷积，有利于提高图像重建质量和压缩比；通过将卷积后的深层特征信息进行量化和熵编码，可以进一步除去特征图像中的冗余，进一步提高图像重建质量和压缩比；通过端对端联合训练，将图像的损失与码率调节成最优比例，可实现高压缩比的同时，提高压缩质量，防止块效应、模糊、伪影等问题的出现。
一种无人机定量遥感应用数据压缩方法

[发明专利]一种基于卷积神经网络的无人机多光谱遥感影像压缩方法-CN202210060902.9在审
发明人：张文豪;朱孟栩;李国洪;金永涛;刘原萍;杨秀峰;顾行发;唐健雄;邴芳飞 -专利权人：北华航天工业学院
申请日： 2022-01-19 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： H04N19/126 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于卷积神经网络的无人机多光谱遥感影像压缩方法，包括：S1，对多源多光谱遥感影像进行图像配准、波段合成、辐射定标、图像裁剪、最大最小值归一化处理；S2，构建卷积神经网络压缩模型，卷积神经网络压缩模型由卷积自编解码器、多进制量化和高斯混合熵编码模块、率失真联合调优模块构成；S3，多光谱遥感影像的卷积神经网络压缩模型端到端联合训练；S4，卷积神经网络压缩模型由虚拟机训练完成，生成模型参数，迁移至无人机载荷，实现无人机多光谱遥感影像压缩。本发明结合深度学习中的自编码器，将多源多光谱数据预处理与卷积神经网络压缩模型结合用于无人机多光谱遥感图像压缩，具有压缩效率高且重建质量好的特点。
一种基于卷积神经网络无人机光谱遥感影像压缩方法