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]一种基于物元模型的耕地质量预警方法-CN202310235473.9在审
  • 王明常;刘子维;刘星男;王凤艳;李晓燕;冷亮;王民水 - 吉林大学
  • 2023-03-13 - 2023-08-22 - G06Q10/0639
  • 本发明提供了一种基于物元模型的耕地质量预警方法,包括:构建耕地质量预警物元;耕地质量预警物元包括多个耕地质量预警等级、耕地质量预警指标特征和耕地质量预警指标特征的数值;确定耕地质量预警物元的经典域和节域;基于耕地质量预警物元,分别根据耕地质量预警指标特征中的正向指标和负向指标确定不同类型的模糊侧距关联函数;根据模糊侧距关联函数计算各个耕地质量预警指标特征的优度值;根据各个优度值计算综合优度值,并确定耕地质量预警等级。本发明可以兼顾正向指标和负向指标对耕地质量的影响,提供更加客观、科学的预警结果。
  • 一种基于模型耕地质量预警方法
  • [发明专利]基于ResNet50和DeeplabV3+的卷积神经网络的遥感图像变化检测方法-CN202010777887.0在审
  • 王民水;王明常;杨国东 - 吉林大学
  • 2020-08-05 - 2020-11-06 - G06T7/00
  • 本发明涉及基于ResNet50和DeeplabV3+的卷积神经网络的遥感图像变化检测方法,解决了现有技术中传统的遥感图像变化检测处理效率低和处理精度差的问题。基于ResNet50和DeeplabV3+的卷积神经网络的遥感图像变化检测方法,步骤如下:(1)数据选取:数据选取训练集和验证集两幅遥感变化检测图像;(2)创建语义分割:利用deeplabv3plusLayers函数创建基于ResNet50网络的语义分割网络。本发明通过对网络进行输入层的改造,采用随机补片和图像增强技术直接处理大范围遥感图像,采用ResNet50和DeeplabV3+构建语义分割卷积神经网络,节省了图像裁剪操作,提高了变化检测的处理效率,降低了模型过拟合和内存消耗问题出现的可能性,保证了变化检测图像的完整性,提高了变化检测提取精度。
  • 基于resnet50deeplabv3卷积神经网络遥感图像变化检测方法

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