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]一种基于边缘学习的建筑规则矢量轮廓提取方法及系统-CN202310099118.3在审
  • 季顺平;魏世清;张韬 - 武汉大学
  • 2023-02-03 - 2023-06-09 - G06T7/13
  • 本发明提供一种基于边缘学习的建筑规则矢量轮廓提取方法及系统,包括:获取建筑遥感矢量数据;构建建筑规则矢量轮廓提取网络,将建筑遥感矢量数据输入至建筑规则矢量轮廓提取网络,采用多级结构边缘处理模块和不同损失函数对建筑规则矢量轮廓提取网络进行迭代训练,得到建筑规则矢量轮廓提取模型;将待处理建筑遥感影像数据输入至建筑规则矢量轮廓提取模型,得到建筑轮廓提取结果。本发明通过已知建筑遥感影像数据,利用样本库和多层级的深度学习平台构建训练得到建筑规则矢量轮廓提取模型,实现了自主学习,无需人工算法干预,能适应各种场景下的建筑矢量边缘提取,极大程度减少人工绘制建筑边缘的工作量
  • 一种基于边缘学习建筑物规则矢量轮廓提取方法系统
  • [发明专利]图像级别标注自动提取高分遥感影像建筑的弱监督方法-CN201910368339.X有效
  • 陈杰;何玢;朱晶茹;万里;周兴 - 中南大学
  • 2019-05-05 - 2023-04-18 - G06V20/10
  • 本发明提供了一种图像级别标注自动提取高分遥感影像建筑的弱监督方法,主要包括建筑目标的弱监督标记信息获取和建筑自动提取两个步骤。建筑目标的弱监督标记信息获取包括自动获取建筑图像级别标注、利用图像级标注训练分类模型、模型反向定位建筑目标区域和生成建筑目标弱监督标记等内容;建筑提取包括对模型的训练、测试和对数据集外的高分遥感影像中的建筑进行提取本发明实现了仅有图像级标签下的建筑目标的像素级提取,节省了大量的标注成本;改进了分类模型获取建筑目标定位的网络结构,获取建筑弱监督标记的方法可扩充高分影像建筑提取数据集;处理方法简单易行,灵活性高
  • 图像级别标注自动提取高分遥感影像建筑物监督方法
  • [发明专利]基于多特征LSTM网络的多时相高分辨率遥感影像的建筑提取方法-CN202010395467.6有效
  • 顾玲嘉;王钰涵;任瑞治 - 吉林大学
  • 2020-05-12 - 2022-03-29 - G06V20/10
  • 本发明公开了一种基于多特征LSTM网络的多时相高分辨率遥感影像建筑提取方法,属于卫星遥感图像处理与应用的技术领域。目的是解决现有方法建筑提取结果准确率低、错分率高、边界模糊等问题。本发明采用多幅多时相高分二号遥感图像作为数据源,使用基于HSI彩色变换的方法提取建筑光谱特征、基于图分割与条件随机场后处理相结合的方法提取建筑的形状特征、基于Gabor小波变换的方法提取建筑的纹理信息特征和基于DSBI指数的方法提取建筑的指数特征,将提取的多时相建筑的光谱、形状、纹理及指数特征组成了一个拥有60个特征波段的建筑特征集,并将制作的建筑样本与标签送入LSTM网络中获得建筑提取结果,经过形态学处理后得到最终结果
  • 基于特征lstm网络多时高分辨率遥感影像建筑物提取方法

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