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[发明专利]基于FW-DCGAN特征生成的极化SAR分类方法-CN201910846053.8有效
发明人：缑水平;李继超;陈晓莹;焦昶哲;毛莎莎;李德博;焦李成;李阳阳 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-09-09 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于FW‑DCGAN特征生成的极化SAR分类方法，主要解决极化SAR数据中分类样本分布不均衡问题。其方案为：对原始极化SAR数据特征提取；获取图像中数据较少地物的极化特征；生成服从Wishart分布的随机噪声Z；构建FW‑DCGAN网络并制作其训练样本S1，利用S1对FW‑DCGAN网络训练；预测噪声Z生成极化特征；构建卷积神经网络并制作其训练样本与测试样本；利用该训练样本对卷积神经网络进行训练，利用训练好的卷积神经网络对测试样本进行预测，得到分类结果。本发明均衡了极化SAR数据中样本分布，提高了数据量稀少地物的分类准确率及总体正确率，可用于极化SAR图像的大场景地物分类。
基于 fw dcgan 特征生成极化 sar 分类方法

[发明专利]基于浅层特征与T矩阵深度学习的极化SAR分类方法-CN201710495285.4有效
发明人：缑水平;李德博;刘波;王朋;焦李成;马文萍;马晶晶;王新林 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2017-06-26 - 公布日： 2020-07-28 - 主分类号： G06K9/46 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于浅层特征与T矩阵深度学习的极化SAR分类方法，主要解决现有技术对散射信息差异明显的同一地物和散射信息相近的不同地物分类正确率低的问题。其实现步骤为：1.对原始极化SAR图像进行滤波处理2.提取滤波后的极化SAR图像的极化浅层特征；3.将浅层特征与滤波后的极化SAR数据进行融合，构造训练样本和测试样本；4.采用卷积神经网络对训练样本进行学习；5.利用学习得到的卷积神经网络对测试样本进行分类，得到最终的极化SAR地物分类结果。本发明对极化SAR目标地物的分类正确率高，并且对大区域的地物目标分类有良好的实验效果，可用于目标识别和大场景的地物分类。
基于特征矩阵深度学习极化 sar 分类方法

[发明专利]粘性土临界水力梯度测试仪及测试方法-CN201510579334.3有效
发明人：魏松;刘磊;陈清;常前朋;肖淑霞;刘建国;李倩玉;董文浩;李德博;何沙沙 -专利权人：合肥工业大学
申请日： 2015-09-11 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G01N15/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种粘性土临界水力梯度测试仪及测试方法，其特征是：设置圆柱形试样筒，在试样筒的下部放置透水石作为垫层，在透水石上放置圆柱形粘性土试样，在粘性土试样的顶面设置圆环形压环，圆环形压环利用螺丝紧固在试样筒的内侧壁上，在试样筒的侧壁上，处在圆环形压环的上方设置有溢水口，在试样筒的底部侧壁上设置进水口，透水石处在进水口的上方；在试样筒的上方、朝向粘性土试样的顶面设置有摄像头；设置密闭的气水交换箱，利用气压转换为水压向粘性土试样施加压力，通过数据采集和控制系统实施分级加压，进而测定粘性土的临界水力梯度，其方法简单可靠。本发明采用气水交换箱替代了传统的位置水头式实验方式，可减小实验所需空间。
粘性临界水力梯度测试仪测试方法