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]一种基于支持向量回归的SAR图像适配性预测方法-CN201510075677.6有效
  • 杨卫东;王梓鉴;曹治国;邹腊梅;桑农;刘婧婷;张洁;刘晓 - 华中科技大学
  • 2015-02-12 - 2018-02-16 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于支持向量回归的雷达图像适配性预测方法。所述方法包括学习阶段,提取SAR图像多维特征构成学习集;对学习集样本特征预处理后,将其分为学习集L1、L2,然后用学习集L1训练支持向量机,并用得到的SVM模型对学习集L2进行分类,根据分类正确率、样本特征和类心之间的距离计算各样本的适配率;之后利用学习集特征及其相应的适配率,拟合回归得到适配性预测函数模型;预测阶段,对待评估的SAR图像,提取对应特征作为测试样本数据,数据预处理后输入适配性预测函数模型,计算出该图像的适配率。本发明根据SAR图像的强度及纹理结构特征,建立起SAR图像适配率和特征信息之间的函数关系,通过实验验证了该方法能准确评估SAR图像的匹配性能。
  • 一种基于支持向量回归sar图像适配性预测方法
  • [发明专利]一种基于纹理基元的遥感图像分类方法-CN201410301138.5有效
  • 杨卫东;刘婧婷;孙向东;王梓鉴;邹腊梅;曹治国;黎云;吴洋 - 华中科技大学
  • 2014-06-26 - 2017-11-24 - G06K9/66
  • 本发明公开了一种基于纹理基元的遥感图像分类方法,包括选取典型地物的遥感图像作为第一训练集和第二训练集;提取第一训练集中同类地物图像的邻域特征向量并聚类形成纹理基元,不同地物的纹理基元组成纹理基元字典;利用纹理基元字典对第二训练集中图像的邻域特征向量进行标记,并对中心像素进行分箱,统计各个图像的中心像素‑纹理基元二维联合分布,形成纹理模型库;将待分类的图像划分成超像素,经拉普拉斯校准后统计各超像素的中心像素‑纹理基元二维联合分布,并与纹理模型库中的模型进行比较,实现超像素的分类,进而实现图像分类。本发明利用了超像素的强同质性和纹理的空间分布规律,分类正确率高,具有较强的适应性和抗干扰性。
  • 一种基于纹理遥感图像分类方法

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