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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  • [实用新型]一种反无人机探测跟踪干扰系统-CN201921365816.9有效
  • 董刚;霞成文;高享林;黄渊胜 - 深圳耐杰电子技术有限公司
  • 2019-08-21 - 2020-05-08 - G01S7/38
  • 本实用新型提供一种反无人机探测跟踪干扰系统,包括探测雷达、光电跟踪系统、无人机干扰器和云台;光电跟踪系统包括运动检测算模块、相关滤波目标跟踪算法模块、深度学习目标检测算模块和深度学习目标跟踪算法模块;探测雷达与所述光电跟踪系统通讯连接;光电跟踪系统与所述云台通讯连接。该反无人机探测跟踪干扰系统,当目标距离较远,深度学习目标检测算模块提取不到目标特征,用运动检测算模块来进行目标检测;当目标距离较远,深度学习目标跟踪算法模块提取不到目标特征的情况下,采用相关滤波目标跟踪算法模块来进行目标跟踪;采用相关滤波目标跟踪算法模块的数据解决深度学习目标跟踪算法模块不能提供置信度的问题。
  • 一种无人机探测跟踪干扰系统
  • [发明专利]一种基于低秩表示和学习字典的高光谱图像异常探测方法-CN201510780676.1有效
  • 钮宇斌;王斌 - 复旦大学
  • 2015-12-21 - 2018-08-07 - G06T7/00
  • 本发明属于遥感图像处理技术领域,具体为一种基于低秩表示和学习字典的高光谱图像异常探测。本发明通过在异常探测问题中引入低秩表示的方法,将二维的高光谱图像数据分解为表示背景的低秩矩阵和表示异常的稀疏矩阵之和,然后将基本的异常探测作用在稀疏矩阵上得到异常探测的结果。更进一步,该发明在低秩表示算法中引入了学习字典的概念,该学习字典通过随机选择并且梯度下降的算法获得,可以表示高光谱图像的背景光谱。学习字典的引入使得异常信息能更好地从高光谱图像数据中分离出来,从而获得更优的探测效果,同时能够提高算法对初始参数的鲁棒性,降低计算开销,在实际的异常探测应用方面有着重要的价值。
  • 一种基于表示学习字典光谱图像异常探测算法

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