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]一种高光谱图像分类方法-CN202011468157.9有效
  • 梁联晖;李军 - 湖南大学
  • 2020-12-14 - 2023-06-16 - G06V20/10
  • 本发明公开了一种高光谱图像分类方法,其结合了3D Octave卷积和Bi‑RNN注意力网络的优点,首先利用3D Octave卷积获取用于高光谱图像的空间特征的同时减少空间冗余信息,然后利用Bi‑RNN光谱注意力网络提取高光谱图像的光谱信息,将空间和光谱特征图经全连接层实现特征融合,最后再经过softmax输出分类结果。本发明实现了在低训练样本下对高光谱遥感图像的准确分类,采用并行数据处理方式,加快了模型的运行速度。
  • 一种光谱图像分类方法
  • [发明专利]一种高光谱异常检测方法-CN202211142401.1在审
  • 张绍泉;梁联晖;李璠;邓承志;汪胜前;吴朝明;赖鹏飞;张宁远 - 南昌工程学院
  • 2022-09-20 - 2023-01-17 - G06V20/10
  • 本发明提供高光谱异常检测方法,包括以下步骤:步骤1,构建高光谱图像的线性光谱混合模型;步骤2,构建双空间权重稀疏解混模型,计算各端元在混合像元中的丰度矩阵;步骤3,引入光谱加权因子和基于空间邻域信息的空间加权因子,创建字典空谱低秩分解模型;步骤4,对字典空谱低秩分解模型求解,求得异常矩阵;步骤5,通过异常矩阵,求得重建图像;步骤6,根据高光谱图像和重建图像得到异常目标检测图像。本发明本发明通过引入光谱加权因子和基于空间邻域信息的空间加权因子来充分挖掘高光谱图像的光谱信息和空间信息的相关性,以提升高光谱图像异常检测检测的准确性,本发明的异常检测结果准确率为99.39%。
  • 一种光谱异常检测方法

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