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]一种激光诱导击穿光谱筛选方法-CN201810596883.5有效
  • 吕程序;张俊宁;王辉;苑严伟;李亚硕;祁雁楠 - 中国农业机械化科学研究院
  • 2018-06-11 - 2020-12-18 - G01N21/71
  • 一种激光诱导击穿光谱筛选方法,基于欧式距离筛选激光诱导击穿光谱,以剔除采集的被测物的不稳定光谱,筛选出所述被测物的代表性光谱,包括:采集被测物激光诱导击穿光谱,每个所述被测物连续采集多条光谱并记录光谱矩阵;设定距离筛选阈值T%,以保留所述光谱矩阵中欧式距离小的T%的光谱;依据光谱欧式距离筛选光谱,根据所述光谱矩阵的欧式距离矩阵,删除所述光谱矩阵中欧式距离最大值的两条光谱,并更新所述光谱矩阵;循环筛选直到更新的所述光谱矩阵光谱数量达到所述距离筛选阈值;以及求更新的所述光谱矩阵的平均光谱,并将所述平均光谱作为所述被测物的代表性光谱。本发明有效提高了被测物激光诱导击穿光谱的稳定性及模型的精度。
  • 一种激光诱导击穿光谱筛选方法
  • [发明专利]光谱检测方法、装置及计算机可读存储介质-CN202310680666.5有效
  • 石壮威;毕海;王晨卉;梁骁翃 - 季华实验室
  • 2023-06-09 - 2023-09-12 - G01N21/25
  • 本发明公开了一种光谱检测方法、装置及计算机可读存储介质,其方法包括:获取光谱特征矩阵对应的光谱第一角相似度矩阵,并获取所述光谱第一角相似度矩阵对应的正则化拉普拉斯矩阵;基于所述光谱特征矩阵、正则化拉普拉斯矩阵、辅助变量以及稀疏约束噪声,确定光谱检测模型,其中,所述光谱检测模型的输出为去噪光谱特征矩阵;将所述光谱训练数据输入所述光谱检测模型进行迭代训练;若训练后的光谱检测模型收敛,则将训练后的光谱检测模型作为目标光谱检测模型,并将当前迭代的去噪光谱特征矩阵作为目标去噪光谱特征矩阵。本发明通过引入辅助变量对多个约束进行交替迭代优化,以从光谱数据中抽取出有效信息,可以准确地滤除光谱中的噪声。
  • 光谱检测方法装置计算机可读存储介质
  • [发明专利]一种基于RGB值的光谱重建方法-CN201911030913.7有效
  • 谢德红;董洪荣;左楚 - 南京林业大学
  • 2019-10-28 - 2021-07-16 - G01J3/28
  • 本发明公开了一种基于RGB值的光谱重建方法,包括以下步骤:(1)、准备训练样本集,获取其RGB值和光谱反射率值,根据光谱投射公式构建两者关联关系,获取投射矩阵;(2)、获取光谱字典矩阵X;(3)、准备测试样本集,获取其RGB值并构建其与光谱字典矩阵X的关系式,结合A投射矩阵求解关系式中的光谱系数b;(4)、将光谱系数b和光谱字典矩阵X代入光谱重建公式,完成光谱重建。本发明通过获取光谱字典矩阵X,使得任何一个颜色的反射率光谱可由光谱系数b和光谱字典矩阵X线性表示,以降低病态状况会。
  • 一种基于rgb光谱重建方法
  • [发明专利]一种加速高光谱视频重建的方法及其装置-CN201910633965.7有效
  • 曹汛;黄尔齐;陈都;陈林森 - 南京大学
  • 2019-07-15 - 2022-05-17 - G06T7/80
  • 本发明公开了一种加速高光谱视频重建的方法及其装置。该方法包括:根据高光谱视频相机拍摄的光谱视频和RGB视频,获取光谱视频和RGB视频的标定矩阵;对标定矩阵进行排序处理,生成有序标定矩阵;根据有序标定矩阵,使用并行方式将光谱视频和RGB视频转化成数据矩阵;根据有序标定矩阵,获取重建区域的所有相关标定点;根据相关标定点和数据矩阵,使用并行方式重建出高光谱视频。本发明通过标定矩阵的排序处理,获取相关标定点,减少标定矩阵的遍历次数,降低了高光谱视频重建的计算量,同时以并行方式生成数据矩阵和高光谱视频重建,提高了高光谱视频重建的效率。
  • 一种加速光谱视频重建方法及其装置
  • [发明专利]一种病理组织切片高光谱图像的特征提取方法-CN201910167723.3有效
  • 周梅;吴华健;刘茜;李庆利 - 华东师范大学
  • 2019-03-06 - 2023-04-25 - G06V20/69
  • 本发明公开了一种病理组织切片高光谱图像的特征提取方法,包括以下步骤:分别读取m个同种病理组织切片的高光谱图像,采用光谱校正处理方法进行预处理;分别对预处理后的的高光谱图像采用多元曲线分辨‑交替最小二乘方法分解得到m组纯净光谱矩阵与对应的浓度分布矩阵;利用m组有序纯净光谱矩阵计算参考纯净光谱矩阵,并提取病变组织的纯净光谱;采用参考纯净光谱矩阵优化多元曲线分辨‑交替最小二乘方法的初始纯净光谱矩阵,对同种病理组织切片高光谱图像进行分解;根据所述病变组织的纯净光谱自动选取对应的浓度分布矩阵。本发明优化浓度分布矩阵特征的提取过程,能够大幅地提高生物组织高光谱图像的病理识别的速率和准确性。
  • 一种病理组织切片光谱图像特征提取方法
  • [发明专利]一种可调谐高光谱重构成像方法-CN202310221430.5有效
  • 肖宏飞;李雯雯 - 重庆大学;滁州职业技术学院
  • 2023-03-09 - 2023-09-15 - G01J3/28
  • 本发明涉及高光谱成像技术领域,具体涉及一种可调谐高光谱重构成像方法。本发明所提供的可调谐高光谱重构成像方法,包括如下步骤:提供可调谐高光谱成像仪,并确定目标场景和目标光谱矩阵;设定所述可调谐高光谱成像仪的调谐参数;通过所述调谐参数控制所述可调谐高光谱成像仪,获取对应的光谱数据;获取可调谐高光谱成像仪的信息传递特征矩阵;利用所述信息传递特征矩阵结合所述光谱数据,反向追踪目标光谱矩阵的稀疏系数矩阵;利用所述稀疏系数矩阵结合所述信息传递特征矩阵,重构目标场景的高光谱数据。本发明所述提供的调谐高光谱重构成像方法,突破了可调谐高光谱成像仪对光谱空间分辨率的限制,并获得了具有高光谱分辨率的光谱图形。
  • 一种调谐光谱构成方法
  • [发明专利]光谱异常探测方法和装置-CN201610683367.7有效
  • 张立福;孙雪剑;岑奕;彭波;吴太夏;张鹏 - 中国科学院遥感与数字地球研究所
  • 2016-08-17 - 2019-08-16 - G06T7/70
  • 本发明涉及一种高光谱异常探测方法和装置,该方法包括:逐行获取目标地物的高光谱数据;计算确定背景信息所需的高光谱数据的最小行数k;若获取的当前行高光谱数据的行标号大于k,则将计算当前行高光谱数据的自相关矩阵,将该自相关矩阵作为第一自相关矩阵,并将当前行之前的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵作为第二自相关矩阵;计算当前行高光谱数据和在当前行高光谱数据之前获取的所有行高光谱数据的背景自相关矩阵;对计算得到的背景自相关矩阵进行压制处理,得到压制后的矩阵;利用压制后的矩阵对当前行高光谱数据进行异常探测。本发明逐行进行异常探测,提高处理效率,并可以满足特殊行业对高光谱数据实时或准实时处理的需求。
  • 光谱异常探测方法装置
  • [发明专利]一种时间分辨激光诱导击穿光谱定量方法-CN201810597242.1有效
  • 吕程序;张俊宁;王辉;苑严伟;牛康;白辰睿 - 中国农业机械化科学研究院
  • 2018-06-11 - 2021-09-10 - G01N21/71
  • 一种时间分辨激光诱导击穿光谱定量方法,包括获取被测物光谱及成分,采集多个所述被测物的时间分辨激光诱导击穿光谱,并获取相应被测物的目标成分含量;划分定标集与验证集,按目标成分浓度梯度排列多个所述被测物,以隔m取1的方法划分定标集与验证集,并分别记录所述定标集和验证集的光谱矩阵和目标成分矩阵;多维偏最小二乘分析,进一步包括定标集的光谱矩阵和目标成分矩阵分解;将所述光谱得分矩阵和成分得分矩阵进行线性回归,所述光谱得分矩阵对所述成分得分矩阵的解释能力最大;验证集预测,通过所述验证集的光谱得分矩阵、所述定标集的回归系数矩阵和所述定标集的成分载荷矩阵预测所述验证集的目标成分。
  • 一种时间分辨激光诱导击穿光谱定量方法
  • [发明专利]一种基于双分支生成对抗网络的高光谱异常检测方法-CN202211679411.9在审
  • 杨怡欣;刘思贤;杨迁迁 - 西安邮电大学
  • 2022-12-26 - 2023-08-22 - G06F18/214
  • 本发明提供了一种基于双分支生成对抗网络的高光谱异常检测方法,包括:从原始高光谱图像分解出低秩的粗糙背景矩阵和稀疏的粗糙异常矩阵;将粗糙背景矩阵和粗糙异常矩阵输入双分支网络模型,双分支网络模型对应粗糙背景矩阵输出重构背景矩阵,双分支网络模型对应粗糙异常矩阵输出重构异常矩阵;融合重构背景矩阵与重构异常矩阵得到融合后的高光谱数据,利用重构背景矩阵计算纯净的背景均值向量和背景协方差矩阵;根据背景均值向量和背景协方差矩阵,求解融合后的高光谱数据中各个光谱向量的异常响应值;对各个光谱向量的异常响应值执行归一化处理,得到整幅高光谱图像的异常检测结果图。
  • 一种基于分支生成对抗网络光谱异常检测方法

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