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]一种高光谱图像目标检测算法-CN202110384803.1在审
  • 冯燕;郜延龙;于旭敏 - 西北工业大学
  • 2021-04-09 - 2021-07-09 - G06K9/00
  • 本发明提供了一种高光谱图像目标检测算法,属于图像检测领域,包括:对高光谱图像中的光谱进行标记;构建生成对抗网络,将带有标签的光谱输入生成对抗网络的判别器,判别器在判别光谱真伪的同时也作为分类器对光谱的类别进行区分,判别器与分类器共享一部分网络权重;在达到一定迭代次数或是网络收敛时,进入检测过程,利用训练后的分类器对光谱进行分类,得到初步检测结果;之后利用引导滤波器对检测图像进行滤波,在保持图像边缘的同时引入空间信息,去除噪声及孤立点,提高检测精度。该方法利用生成对抗网络对目标光谱及待检测光谱进行样本扩充,在充分利用光谱信息的基础上也保留了图像的空间信息,去除噪声及孤立点,提高了检测精度。
  • 一种光谱图像目标检测算法
  • [发明专利]一种基于引导滤波与核极限学习机的高光谱图像分类方法-CN202010219271.1在审
  • 冯燕;于旭敏;郜延龙 - 西北工业大学
  • 2020-03-25 - 2020-07-03 - G06K9/62
  • 本发明涉及高光谱图像分类技术领域,公开了一种基于引导滤波与核极限学习机的高光谱图像分类方法,包括以下步骤S1、将高光谱图像数据进行归一化预处理;S2、对归一化处理之后的高光谱图像数据使用主成分分析法,获得多个不同的主成分图像;S3、通过引导图像对输入图像进行引导滤波处理,提取空间‑光谱信息;S4、将引导滤波处理后的图像选取其中5%作为训练集,剩下的作为测试集;S5、通过线性加权的方式,将空谱核与光谱核进行线性加权构成加权核;S6、将加权核送入核极限学习机,然后使用训练完的核极限学习机对测试样本进行分类预测,这种高光谱图像分类方法,取得了很高的分类精度,花费在整个分类过程的时间成本很低。
  • 一种基于引导滤波极限学习机光谱图像分类方法

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