一种联合深度学习与稀疏表示的高光谱图像分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202111226922.0

申请日：

2021-10-21

公开(公告)号：

CN113887656B

公开(公告)日：

2024-04-05

发明(设计)人：

刘建军吴喆邵毅豪杨金龙

申请人：

江南大学

申请人地址：

214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/77 G06V10/774 G06V20/10 G06V10/58 G06V10/44 G06V10/82 G06N3/082 G06N3/084 G06N3/0985 G06T7/155 G06T7/62 G06T7/66

代理机构：

无锡华源专利商标事务所(普通合伙) 32228

代理人：

过顾佳

法律状态：

授权

国省代码：

江苏省无锡市

引用

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共 50 条

[1]

一种联合深度学习与稀疏表示的高光谱图像分类方法 [P].

刘建军 ;

吴喆 ;

邵毅豪 ;

杨金龙 .

中国专利 :CN113887656A ,2022-01-04

[2]

基于深度学习联合模型的小样本高光谱图像分类方法 [P].

王鑫 ;

井诗涵 ;

李莹莹 ;

江怡 ;

李黎 .

中国专利 :CN117830849A ,2024-04-05

[3]

一种基于深度学习的高光谱图像分类方法 [P].

胡少兴 ;

袁林 .

中国专利 :CN106845418A ,2017-06-13

[4]

高光谱图像深度学习分类方法、装置、设备及存储介质 [P].

张霞 ;

王楠 ;

黄长平 ;

岑奕 ;

戚文超 .

中国专利 :CN110852227A ,2020-02-28

[5]

基于双重邻域约束的联合稀疏表示高光谱图像分类方法 [P].

陈善学 ;

傅祥 .

中国专利 :CN120564030A ,2025-08-29

[6]

一种基于深度学习空谱联合网络的高光谱图像分类方法 [P].

高红民 ;

曹雪莹 ;

李臣明 ;

缪雅文 ;

陈月 .

中国专利 :CN111914907B ,2020-11-10

[7]

一种基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类方法 [P].

王立国 ;

马博然 ;

王恒 ;

刘丹凤 .

中国专利 :CN118587482A ,2024-09-03

[8]

一种基于深度学习的空谱联合高光谱图像分类方法 [P].

王立国 ;

马博然 ;

王恒 ;

刘丹凤 .

中国专利 :CN118587482B ,2025-06-20

[9]

一种基于深度学习的高光谱图像分类方法 [P].

孙崐 ;

张天意 .

中国专利 :CN112101467A ,2020-12-18

[10]

一种基于空谱融合深度学习的医学高光谱图像分类方法 [P].

李树涛 ;

郝乔波 ;

裴宇 ;

周嵘 ;

汪留安 ;

孙俊 .

中国专利 :CN113239755B ,2021-08-10

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2024-04-05	授权	授权