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]基于光谱优化学习的多光谱图像光谱超分方法和系统-CN202111389302.9在审
  • 韩晓琳;孙卫东 - 清华大学
  • 2021-11-22 - 2022-02-08 - G06T3/40
  • 本申请提出了一种基于光谱优化学习的多光谱图像光谱超分方法,包括:获取高空间分辨率的多光谱遥感图像、涵盖图像观测区域地物类别的光谱光谱的波段配置矩阵和拟重建高光谱遥感图像的波段配置矩阵;对光谱的波段配置矩阵和拟重建高光谱遥感图像的波段配置矩阵进行匹配获得特定波段光谱;对多光谱遥感图像和特定波段光谱进行稀疏表示,并通过优化学习获得表达特定波段光谱光谱字典和等价稀疏系数;通过表达特定波段光谱光谱字典和等价稀疏系数的乘积获取光谱超分辨后的高空间分辨率的高光谱遥感图像本申请实现了由单帧多光谱图像到高光谱图像的高精度与高稳定的光谱超分辨率重建。
  • 基于光谱优化学习图像方法系统
  • [发明专利]拉曼光谱预处理模型生成方法、系统、终端及存储介质-CN202211256339.9有效
  • 沈平;胡嘉祺;陈金娜;薛陈龙;党竑 - 南方科技大学
  • 2022-10-13 - 2023-01-17 - G01N21/65
  • 本发明涉及拉曼光谱预处理模型生成方法、系统、终端及存储介质,通过:提取真实拉曼光谱中的噪声、基线背景信号和拉曼峰并建,将拉曼峰中的拉曼特征峰自由组合生成不带噪声和基线背景信号的理想光谱,再在此数据上叠加提取的噪声和基线背景信号生成参考光谱,理想光谱和随机高斯噪声输入生成器生成仿真光谱,通过鉴别器与上述生成器形成对抗训练,在训练结束后生成符合真实拉曼光谱特征的高仿真拉曼光谱;使用该对基于自监督算法的光谱预处理模型进行训练从而完成参数自动设置;理想光谱作为模型训练的标签,训练结束后模型可直接用于处理真实采集的光谱,使用简单、快速,去噪去基线背景效果好,光谱高保真。
  • 光谱预处理模型生成方法系统终端存储介质
  • [发明专利]基于光谱裁剪与协同稀疏回归的高光谱数据解混方法-CN201810016715.4有效
  • 肖亮;李生富 - 南京理工大学
  • 2018-01-08 - 2022-02-18 - G06T5/00
  • 本发明公开了一种基于光谱裁剪与协同稀疏回归的高光谱数据解混方法,包含如下步骤:输入光谱和待解混高光谱数据;光谱初始化与光谱数据矩阵构造;构建光谱拟合误差保真项;构建丰度矩阵协同稀疏性约束项;构建光谱裁剪的稀疏正则化项;建立光谱裁剪和协同稀疏回归模型;迭代求解光谱裁剪和协同稀疏回归模型;输出裁剪后的光谱和端元丰度图。本发明为缓解光谱端元与实际场景中端元的误匹配问题,建立协同稀疏回归模型,进行目标函数最优化解混,提高了解混的精度,降低了端元误匹配率,增强了对光谱幅度变化和噪声的鲁棒性;可广泛应用于环境监测、矿产勘探和精准农业等领域的高光谱数据解混应用
  • 基于光谱裁剪协同稀疏回归数据方法
  • [发明专利]基于光谱光谱超分方法、装置、设备及存储介质-CN202211089779.X在审
  • 李文强;冷伟;张红艳;秦怡 - 武汉珈和科技有限公司
  • 2022-09-07 - 2023-05-26 - G06T3/40
  • 本发明属于测绘遥感技术领域,公开了一种基于光谱光谱超分方法、装置、设备及存储介质。该方法包括:获取目标区域的地类信息;根据地类信息确定附加光谱样本;根据预设光谱和附加光谱样本建立私有光谱;根据私有光谱对实时采集的目标区域对应的多光谱影像进行光谱超分,得到目标区域对应的目标高光谱影像通过上述方式,基于目标地区的地类信息确定附加光谱样本,从而与预设光谱进行结合,形成了针对于目标地区的私有光谱,最后基于私有光谱对实时采集的多光谱影像进行影像超分,实现了不需要目标区域的同一场景的低空间分辨率高光谱影像和高空间分辨率多光谱影像即可实现光谱超分,降低了光谱超分的实施难度并维持了实施效果。
  • 基于光谱方法装置设备存储介质
  • [发明专利]一种用于光谱分析的基于混合标记的高光谱建模方法-CN202010722630.5在审
  • 李奇峰;马翔云;杜建宾;崔泽霖;郭娜 - 天津大学
  • 2020-07-24 - 2020-11-20 - G06F30/27
  • 本发明公开了分别建立基于机器学习的初级高光谱模型和二级高光谱模型;分别建立原始光谱数据和二次光谱数据;利用原始光谱数据训练初级高光谱模型,训练过程中保留所有分类情况的综合比例,而不是直接确定分类;利用初级高光谱模型对未标记的高光谱图像数据进行标记,并对初级高光谱模型标记后的高光谱图像数据进行筛选,根据初级高光谱模型保留的所有分类情况的综合比例选取30%‑70%的较可靠高光谱图像数据构建二次光谱数据;以二次光谱数据为训练集、原始光谱数据为测试集,对二级高光谱模型进行训练。本发明不需要庞大的光谱储存空间,充分利用未标记的光谱,很大程度上减少了标记成本。
  • 一种用于光谱分析基于混合标记光谱建模方法
  • [发明专利]一种基于MFOCUSS和低秩表示的高光谱图像稀疏解混方法-CN201610141752.9有效
  • 孔繁锵;沈秋;卞陈鼎;仲伟志;王丹丹 - 南京航空航天大学
  • 2016-03-11 - 2019-06-18 - G06K9/62
  • 本发明公开了一种基于MFOCUSS和低秩表示的高光谱图像稀疏解混方法,本发明具体步骤包括:读取原始高光谱数据和已知光谱数据;构建基于MFOCUSS和低秩表示的稀疏解混模型的目标函数,并将高光谱数据以及已知光谱作为该目标函数的输入数据和字典,通过求解MFOCUSS和低秩表示模型的目标函数得到整个光谱的丰度矩阵、剔除光谱中非真正端元的光谱、将剔除非真正端元后的光谱反复迭代最终得到真正端元矩阵以及所对应的丰度矩阵;该方法避免了从原始高光谱数据中直接提取端元,并剔除了非真正端元和更新了光谱,降低了光谱中端元光谱的自相关性对高光谱解混效果的不利影响,提高丰度估计的精确性。
  • 一种基于mfocuss表示光谱图像稀疏方法
  • [发明专利]基于云端光谱数据的微型光谱仪及光谱检测方法-CN201510519894.X在审
  • 董海萍 - 董海萍
  • 2015-08-21 - 2015-12-09 - G01N21/45
  • 本发明提供的一种基于云端光谱数据的微型光谱仪及光谱检测方法,微型光谱仪包括:电源;光源;分光成像模块;控制模块;通信模块;以及具有显示组件的智能移动终端,智能移动终端与通信模块连接以与控制模块进行通信,智能移动终端适于与包含有光谱数据的云端处理器连接,在云端处理器上样品的光谱信息和光谱数据进行对比,对比的结果显示在智能移动终端的显示组件上。根据本发明的基于云端光谱数据的微型光谱仪,光谱数据设在云端处理器上,由此,可以使微型光谱仪的光谱数据芯片和处理模组体积更小,缩小了微型光谱仪的尺寸,使微型光谱仪更加便于携带。
  • 基于云端光谱数据库微型光谱仪检测方法
  • [发明专利]一种基于数据的拉曼光谱预处理方法-CN201711341389.6有效
  • 李奇峰;孙雪晴;马翔云;杜文芳;吕海岳 - 天津大学
  • 2017-12-14 - 2020-09-08 - G01N21/65
  • 本发明公开了一种基于数据的拉曼光谱预处理方法,包括:采集多种样品的拉曼光谱,构建拉曼光谱数据,此数据中所包含的拉曼光谱数据构成的光谱矩阵具有低秩性;在某一预设的积分时间条件下,采集具有相同组成成分样品的原始光谱;当原始光谱的噪声超过阈值时,从拉曼光谱数据中提取合适的光谱数据构造临时数据,将原始光谱与临时数据组合成光谱矩阵,利用低秩性光谱优化算法对光谱矩阵进行处理;提取出算法优化后的拉曼光谱并对其进行噪声评估,若噪声未超过阈值,得到剔除了噪声影响的信噪比满意的拉曼光谱;否则,进行下次迭代,重新执行数据优化处理。本方法有效缩短了光谱数据的采集时间,为拉曼光谱检测提供了更广阔的应用前景。
  • 一种基于数据库光谱预处理方法
  • [发明专利]一种矿化信息提取方法及系统-CN201910480094.X有效
  • 谭克龙;乔军伟 - 中国煤炭地质总局勘查研究总院
  • 2019-06-04 - 2021-08-06 - G06K9/00
  • 本发明实施例提供一种矿化信息提取方法及系统,该方法包括:获取试验区待检测高光谱遥感数据;获取试验区各类常见矿物的光谱特征并建立特征光谱,其中,所述光谱特征包括光谱数据、吸收谷和反射峰值,所述光谱包括试验区域中每一类矿物的光谱特征将待检测高光谱遥感数据与所建立的光谱进行匹配,获取待检测高光谱遥感数据所表示矿物的类别及分布范围。本发明实施例根据试验区域中常见矿物的高光谱特征与试验区域中矿物种类的对应关系,建立光谱,通过将待测高光谱遥感数据与光谱进行匹配,识别待测高光谱遥感数据中所表示矿物的种类及分布范围,具有识别精度高、结果可靠的优点
  • 一种信息提取方法系统
  • [发明专利]基于地物光谱的内蒙古草原植物物种分类-CN202110451749.8在审
  • 白永飞;赵玉金;陈文贺 - 中国科学院植物研究所
  • 2021-04-26 - 2021-10-22 - G06K9/00
  • 本发明提供一种基于地物光谱的内蒙古草原植物物种分类,本发明属于光谱分类技术领域,涉及一种基于地物光谱的内蒙古草原植物物种分类方法,包括以下步骤:S1草原植物物种光谱的构建;S2地物光谱预处理,包括数据去噪,连续小波变换光谱特征增强,SMOTE算法光谱平衡和PCA光谱降维四个步骤;S3MLP算法对预处理后的地物光谱进行分类。本发明中使用SMOTE算法解决种间光谱数量不平衡问题,使用PCA算法解决光谱数据冗余的问题,经过数据预处理,MLP的分类精度高;本发明使用多种方法对地物光谱进行预处理,然后使用QDA方法对光谱进行分类
  • 基于地物光谱内蒙古草原植物物种分类

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