基于自监督表征学习的极化SAR影像地物分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202010854358.6

申请日：

2020-08-24

公开(公告)号：

CN112052754A

公开(公告)日：

2020-12-08

发明(设计)人：

任博赵阳阳侯彪焦李成马晶晶马文萍

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：

G06K900

IPC分类号：

G06K946 G06K962 G06N304 G06N308

代理机构：

陕西电子工业专利中心 61205

代理人：

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
2020-12-25	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/00 申请日:20200824
2020-12-08	公开	公开

共 50 条

[1]

基于自监督拼图学习的SAR图像地物分类方法 [P].

鲁一鸣 ;

任仲乐 ;

侯彪 ;

任博 ;

杨晨 ;

焦李成 .

中国专利 :CN115527071A ,2022-12-27

[2]

基于自监督拼图学习的SAR图像地物分类方法 [P].

鲁一鸣 ;

任仲乐 ;

侯彪 ;

任博 ;

杨晨 ;

焦李成 .

中国专利 :CN115527071B ,2025-07-29

[3]

基于对比学习的极化SAR地物分类方法 [P].

任博 ;

吕坚 ;

侯彪 ;

马施彬 ;

焦李成 .

中国专利 :CN114724030A ,2022-07-08

[4]

基于深度学习和度量学习的极化SAR地物分类方法 [P].

焦李成 ;

马文萍 ;

王明洁 ;

马晶晶 ;

侯彪 ;

杨淑媛 ;

刘红英 ;

冯婕 ;

王蓉芳 .

中国专利 :CN105825223A ,2016-08-03

[5]

基于超像素和度量学习的极化SAR地物分类方法 [P].

焦李成 ;

屈嵘 ;

王明洁 ;

马文萍 ;

马晶晶 ;

侯彪 ;

杨淑媛 ;

刘红英 ;

冯婕 .

中国专利 :CN106096651B ,2016-11-09

[6]

基于混合卷积神经网络交叉伪监督的极化SAR地物分类方法 [P].

方政 ;

石范锋 ;

单丹 ;

葛梦 ;

李继刚 ;

王福俊 .

中国专利 :CN119399529A ,2025-02-07

[7]

基于低秩稀疏分解和增量学习的极化SAR地物分类方法 [P].

王敏 ;

王勇 .

中国专利 :CN107392140A ,2017-11-24

[8]

基于全卷积GAN的半监督极化SAR地物分类方法 [P].

王爽 ;

焦李成 ;

胡月 ;

刘梦晨 ;

郭岩河 ;

张丹 ;

赵阳 ;

孙莉 .

中国专利 :CN108564115A ,2018-09-21

[9]

基于自步学习卷积神经网络的极化SAR地物分类方法 [P].

缑水平 ;

陈文帅 ;

王秀秀 ;

张晓鹏 ;

刘波 ;

焦李成 ;

白静 ;

马文萍 ;

马晶晶 .

中国专利 :CN108564006B ,2018-09-21

[10]

基于代价敏感性辅助学习的不平衡极化SAR地物分类方法 [P].

侯彪 ;

焦李成 ;

田争娇 ;

吴倩 ;

马晶晶 ;

马文萍 ;

白静 .

中国专利 :CN109934292B ,2019-06-25

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