基于半监督对抗深度网络的SAR图像变化检测方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201910527007.1

申请日：

2019-06-18

公开(公告)号：

CN110263845A

公开(公告)日：

2019-09-20

发明(设计)人：

王英华杨振东王剑刘宏伟秦庆喜

申请人：

申请人地址：

710071 陕西省西安市雁塔区太白南路2号

IPC主分类号：

G06K962

IPC分类号：

G06N304

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
2019-10-22	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20190618
2019-09-20	公开	公开

共 50 条

[1]

基于无监督深度神经网络的SAR图像变化检测方法 [P].

公茂果 ;

焦李成 ;

赵姣姣 ;

马文萍 ;

马晶晶 ;

刘嘉 ;

雷雨 ;

李豪 .

中国专利 :CN103810699A ,2014-05-21

[2]

基于深度胶囊网络的SAR图像变化检测方法 [P].

马文萍 ;

熊云塔 ;

武越 ;

杨惠 ;

陈小波 ;

焦李成 .

中国专利 :CN109801305B ,2019-05-24

[3]

基于深度森林的SAR图像变化检测方法 [P].

马文萍 ;

杨惠 ;

武越 ;

焦李成 ;

陈小波 ;

熊云塔 .

中国专利 :CN108776968A ,2018-11-09

[4]

基于Gabor卷积网络的SAR图像变化检测方法 [P].

高峰 ;

张珊 ;

董军宇 ;

吕越 ;

王俊杰 .

中国专利 :CN111275680A ,2020-06-12

[5]

基于残差网络的SAR图像变化检测方法 [P].

朱虎明 ;

寇佳宁 ;

焦李成 ;

王坤 ;

公茂果 ;

缑水平 ;

张小华 ;

马晶晶 ;

马文萍 .

中国专利 :CN108171119B ,2018-06-15

[6]

基于孪生网络的SAR图像变化检测方法 [P].

高峰 ;

高云浩 ;

董军宇 ;

王群 .

中国专利 :CN110659591B ,2020-01-07

[7]

基于并行概率神经网络的SAR图像变化检测方法 [P].

曾操 ;

聂国篱 ;

廖桂生 .

中国专利 :CN110728665A ,2020-01-24

[8]

基于FPGA的SAR图像变化检测方法 [P].

王爽 ;

刘飞航 ;

秦海轮 ;

杨孟然 ;

李琦 ;

侯彪 ;

焦李成 .

中国专利 :CN110119782A ,2019-08-13

[9]

基于判别随机场的无监督SAR图像变化检测方法 [P].

李明 ;

安琳 ;

吴艳 ;

朱华慧 ;

王帅 .

中国专利 :CN103810705B ,2014-05-21

[10]

基于显著性和深度卷积网络的SAR图像变化检测方法 [P].

白静 ;

李亚龙 ;

徐航 ;

张博 ;

李晓宇 ;

岑雅楠 ;

焦李成 ;

侯彪 .

中国专利 :CN108447057A ,2018-08-24

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