基于深度小波神经网络的极化SAR图像分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201410741410.1

申请日：

2014-12-05

公开(公告)号：

CN104408481A

公开(公告)日：

2015-03-11

发明(设计)人：

焦李成李玲玲姜红茹屈嵘杨淑媛侯彪王爽刘红英熊涛马文萍马晶晶

申请人：

申请人地址：

710071 陕西省西安市太白南路2号

IPC主分类号：

G06K966

IPC分类号：

G06N308

代理机构：

陕西电子工业专利中心 61205

代理人：

程晓霞;王品华

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

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法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2015-04-08	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101604806461 IPC(主分类):G06K 9/66 专利申请号:2014107414101 申请日:20141205
2015-03-11	公开	公开
2017-07-28	授权	授权

共 50 条

[1]

基于深度神经网络的极化SAR图像分类方法 [P].

侯彪 ;

寇宏达 ;

焦李成 ;

王爽 ;

张向荣 ;

马文萍 .

中国专利 :CN104077599A ,2014-10-01

[2]

基于条带波与卷积神经网络的极化SAR图像分类方法 [P].

焦李成 ;

屈嵘 ;

李亚茹 ;

张丹 ;

马文萍 ;

马晶晶 ;

尚荣华 ;

赵进 ;

赵佳琦 ;

侯彪 ;

杨淑媛 .

中国专利 :CN106203444A ,2016-12-07

[3]

基于深度方向波网络的极化SAR图像分类方法 [P].

焦李成 ;

屈嵘 ;

王继雷 ;

张丹 ;

马文萍 ;

马晶晶 ;

尚荣华 ;

赵进 ;

赵佳琦 ;

侯彪 ;

杨淑媛 .

中国专利 :CN105913076A ,2016-08-31

[4]

基于复数轮廓波卷积神经网络的极化SAR图像分类方法 [P].

焦李成 ;

马丽媛 ;

孙其功 ;

赵进 ;

马文萍 ;

屈嵘 ;

杨淑媛 ;

侯彪 ;

田小林 ;

尚荣华 ;

张向荣 .

中国专利 :CN106934419A ,2017-07-07

[5]

基于进化卷积神经网络的极化SAR图像分类方法 [P].

张梦璇 ;

汪志刚 ;

焦李成 ;

吴建设 ;

刘龙 .

中国专利 :CN113420812B ,2024-04-19

[6]

基于进化卷积神经网络的极化SAR图像分类方法 [P].

张梦璇 ;

汪志刚 ;

焦李成 ;

吴建设 ;

刘龙 .

中国专利 :CN113420812A ,2021-09-21

[7]

基于深度复值全卷积神经网络的极化SAR图像分类方法 [P].

吴艳 ;

曹宜策 ;

李明 ;

梁文楷 ;

张鹏 .

中国专利 :CN110728324A ,2020-01-24

[8]

基于深度脊波神经网络的图像分类方法 [P].

刘芳 ;

郝红侠 ;

石程 ;

焦李成 ;

杨淑媛 ;

尚荣华 ;

马文萍 ;

马晶晶 .

中国专利 :CN106529570A ,2017-03-22

[9]

非下采样轮廓波卷积神经网络的极化SAR图像分类方法 [P].

焦李成 ;

杨淑媛 ;

马丽媛 ;

赵佳琦 ;

马文萍 ;

马晶晶 ;

刘红英 ;

尚荣华 ;

侯彪 .

中国专利 :CN105718957A ,2016-06-29

[10]

基于深度神经网络的SAR纹理图像分类方法 [P].

焦李成 ;

李玲玲 ;

韩佳敏 ;

屈嵘 ;

杨淑媛 ;

侯彪 ;

王爽 ;

刘红英 ;

熊涛 ;

马文萍 ;

马晶晶 .

中国专利 :CN104408483A ,2015-03-11

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