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]基于多特征融合的建筑物识别方法-CN201810840821.4有效
  • 张永梅;马健喆;付昊天;冯超;张奕 - 北方工业大学
  • 2018-07-27 - 2022-05-03 - G06V20/10
  • 本发明提供了一种基于多特征融合的建筑物识别方法,包括:对输入的多光谱图像提取Gabor‑HOG特征;将提取的Gabor‑HOG特征与图像RGB颜色特征进行融合,形成低层特征向量;将低层特征向量输入到训练好的深度置信网络模型中,提取建筑物的高层特征,并生成每个像素点的后验概率;将生成的每个像素点的后验概率输入到训练好的条件随机场模型中,提取每个像素点邻域信息的上下文特征,并根据最大后验概率识别建筑物目标。本发明通过设计低层视觉特征,利用深度置信网络提取建筑物的高层特征,采用条件随机场提取建筑物的上下文特征,解决了提取建筑物特征单一化和传统方法只提取低层特征导致建筑物识别率低的问题,能够提高建筑物识别的精度和召回率。
  • 基于特征融合建筑物识别方法
  • [发明专利]基于时空网络的时空同现模式挖掘方法-CN201710076513.4有效
  • 张永梅;郭莎;季艳;马礼;张睿;付昊天 - 北方工业大学
  • 2017-02-13 - 2021-07-16 - G06F16/2458
  • 本发明提供了一种基于时空网络的时空同现模式挖掘方法,包括:对时空数据集进行初始化建模,建立用以表示实例及元素之间时空关系的双层时空网络,并保存所述时空网络对应的邻接矩阵;其中,所述时空网络包括实例网络层及元素网络层,所述元素网络层用于生成候选集;从所述实例网络层中读取相应邻近关系序列,计算模式支持度及空间频繁度;从所述元素网络层读取模式的邻近关系,计算模式的时间频繁度;根据模式的各时间槽空间频繁度及时间频繁度计算模式的权重特征值;将所有同现模式按照权重特征值进行排序,根据输入的模式比例值,输出满足条件的模式集。本发明提高了时空同现模式的计算效率,解决了时空阈值难以设定的问题。
  • 基于时空网络同现模式挖掘方法

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