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]一种遥感图像场景分类方法-CN202310824461.X在审
  • 叶珍;张昱;梁毅康;曹沾;赵朵;白璘 - 长安大学
  • 2023-07-06 - 2023-09-29 - G06V10/764
  • 本发明提供了一种遥感图像场景分类方法,属于图像分类技术领域,包括利用旧类遥感图像数据vt作为训练数据对遥感图像场景分类模型进行训练,得到训练好的遥感图像场景分类模型Ft‑1;将适用于新的图像分类任务的特征提取网络模块#imgabs0#和Ft‑1的特征提取网络模块进行拼接,得到新的遥感图像场景分类模型Ft;在不平衡的数据集上对Ft进行训练,在Ft训练期间:在将vt输入Ft时Ft的输出和将Dt输入Ft时Ft的输出中添加比例因子,调整比例因子减轻Ft的分类偏差;利用线性分类器和知识蒸馏技术使得新模块#imgabs1#进一步学习旧类别。该方法能够让模型快速适应新的训练数据,生成适应于新老数据的模型,以利用模型进行图像分类。
  • 一种遥感图像场景分类方法
  • [发明专利]多源遥感图像空间高程光谱特征提取与分类的方法及系统-CN202310156401.5在审
  • 叶珍;梁毅康;席永强;白璘 - 长安大学
  • 2023-02-23 - 2023-09-29 - G06V20/10
  • 本发明公开了多源遥感图像空间高程光谱特征提取与分类的方法及系统,涉及遥感图像数据处理技术领域,包括以下步骤:获取待融合的HSI图像数据、LiDAR图像数据的多个类内样本矩阵;构建空间高程特征提取模块,用于提取LiDAR图像数据的高程特征,以及HSI图像数据的空间特征,并利用空间注意力机制进行通道间的特征融合;构建多尺度空间特征提取模块提取HSI图像数据的多尺度空间特征;构建光谱特征提取模块获取HSI图像数据的光谱特征;构建特征融合模块,将所获得的高程特征、空间特征的通道权重进行相加融合后,再与光谱特征级联融合。本发明所提出的方法生成的分类图噪声小、计算效率和分类精度高。
  • 遥感图像空间高程光谱特征提取分类方法系统
  • [发明专利]用于GNNS地灾监测的设备及其控制方法-CN202310834740.4在审
  • 柯春俊;徐刚;吴戈;梁毅康;范杨军 - 广州市赛皓达智能科技有限公司
  • 2023-07-10 - 2023-09-29 - G01D21/02
  • 本发明涉及用于GNNS地灾监测的设备及其控制方法,该设备包括电源单元、通信单元和监测单元,其中:电源单元用于向监测单元和通信单元进行供电;通信单元用于获取监测点的定位信息,并且将获取的定位信息发送至监测单元;监测单元用于获取监测点的环境数据,并根据内置判据判断监测点是否有地灾发生;当监测点有地灾发生时,发出预警提示,同时根据接收到的定位信息显示有地灾发生的监测点位置。本发明与现有技术相比,其显著优点是:提出一种全新的硬件电路控制方案,增加了该低功耗电路周期性自动给设备系统上电复位的方式,有效避免系统死机的技术痛点,提高系统的可靠性,减轻了设备管理、维护的运营成本。
  • 用于gnns监测设备及其控制方法
  • [发明专利]基于自适应协同图判别分析的高光谱图像降维方法及装置-CN201911333763.7有效
  • 叶珍;梁毅康;白璘;曹雯;粘永健;靳程暄 - 长安大学
  • 2019-12-23 - 2023-04-18 - G06V10/774
  • 本发明属于遥感图像处理领域,公开了一种基于自适应协同图判别分析的高光谱图像降维方法及装置。方法包括:从原始的高光谱数据中选取部分像素作为训练样本;建立以类别分块的Tikhonov正则权重系数矩阵,构造协同表示图;通过广义特征值分解,在最优化准则下,得到最优的投影矩阵P,将测试样本投影于低维空间,实现对高光谱数据降维。本发明将距离加权的Tikhonov正则化与基于l2‑范数最小化的表示法耦合起来,把数据投影到低维流行空间,通过l2‑范数获取协同表示特性。在构造图的过程中,充分挖掘类内像素之间的内在关系,通过距离加权度量自适应地调整协同表示。此外,图权重矩阵采用块对角结构设计,降低了计算成本,进一步提高了判别能力。
  • 基于自适应协同判别分析光谱图像方法装置

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