基于深度学习和度量学习的极化SAR地物分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201610132782.3

申请日：

2016-03-09

公开(公告)号：

CN105825223A

公开(公告)日：

2016-08-03

发明(设计)人：

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

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：

G06K962

IPC分类号：

G06K946

代理机构：

陕西电子工业专利中心 61205

代理人：

田文英;王品华

法律状态：

发明专利申请公布后的驳回

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
2020-06-05	发明专利申请公布后的驳回	发明专利申请公布后的驳回 IPC(主分类):G06K 9/62 申请公布日:20160803
2016-08-31	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:101676761127 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2016101327823 申请日:20160309
2016-08-03	公开	公开

共 50 条

[1]

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

[2]

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

[3]

基于协同表示和深度学习的极化SAR图像分类方法 [P].

焦李成 ;

马文萍 ;

汤玫 ;

王爽 ;

刘红英 ;

侯彪 ;

杨淑媛 ;

屈嵘 ;

马晶晶 .

中国专利 :CN104751173A ,2015-07-01

[4]

基于自监督表征学习的极化SAR影像地物分类方法 [P].

任博 ;

赵阳阳 ;

侯彪 ;

焦李成 ;

马晶晶 ;

马文萍 .

中国专利 :CN112052754A ,2020-12-08

[5]

基于深度多示例学习的极化SAR图像分类方法 [P].

焦李成 ;

刘旭 ;

张丹 ;

赵佳琦 ;

赵进 ;

尚荣华 ;

侯彪 ;

杨淑媛 ;

马文萍 ;

马晶晶 .

中国专利 :CN105894018B ,2016-08-24

[6]

基于深度RPCA的极化SAR地物分类方法 [P].

焦李成 ;

马文萍 ;

白雪莹 ;

杨淑媛 ;

侯彪 ;

刘芳 ;

王爽 ;

刘红英 ;

熊涛 ;

屈嵘 .

中国专利 :CN104680184A ,2015-06-03

[7]

基于空间信息和深度学习的极化SAR图像分类方法 [P].

侯彪 ;

焦李成 ;

侯伟丹 ;

王爽 ;

马晶晶 ;

马文萍 ;

冯婕 ;

张小华 .

中国专利 :CN107145860A ,2017-09-08

[8]

一种基于K-shot学习的极化SAR地物分类方法 [P].

郭岩河 ;

宋国鑫 ;

王爽 ;

赵永强 ;

王尧 ;

臧琪 ;

焦李成 .

中国专利 :CN111695468A ,2020-09-22

[9]

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

[10]

基于浅层特征与T矩阵深度学习的极化SAR分类方法 [P].

缑水平 ;

李德博 ;

刘波 ;

王朋 ;

焦李成 ;

马文萍 ;

马晶晶 ;

王新林 .

中国专利 :CN107292317A ,2017-10-24

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