基于联邦进化卷积神经网络的极化SAR图像分类方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202111488930.2

申请日：

2021-12-07

公开(公告)号：

CN114332557B

公开(公告)日：

2024-10-11

发明(设计)人：

张梦璇汪志刚焦李成吴建设刘龙尚荣华冯婕李玲玲

申请人：

西安电子科技大学

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：

G06V10/774

IPC分类号：

G06V10/764 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/086 G06N3/098

代理机构：

西安通大专利代理有限责任公司 61200

代理人：

高博

法律状态：

授权

国省代码：

陕西省西安市

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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
2024-10-11	授权	授权

共 50 条

[1]

基于联邦进化卷积神经网络的极化SAR图像分类方法及系统 [P].

张梦璇 ;

汪志刚 ;

焦李成 ;

吴建设 ;

刘龙 ;

尚荣华 ;

冯婕 ;

李玲玲 .

中国专利 :CN114332557A ,2022-04-12

[2]

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

[3]

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

[4]

基于空域特征图谱的极化SAR图像卷积神经网络分类方法 [P].

张腊梅 ;

陈泽茜 ;

王骁 ;

邹斌 .

中国专利 :CN107256414A ,2017-10-17

[5]

多目标进化图卷积神经网络的极化SAR图像分类方法及系统 [P].

张梦璇 ;

汪志刚 ;

焦李成 ;

吴建设 ;

刘龙 .

中国专利 :CN113537399A ,2021-10-22

[6]

多目标进化图卷积神经网络的极化SAR图像分类方法及系统 [P].

张梦璇 ;

汪志刚 ;

焦李成 ;

吴建设 ;

刘龙 .

中国专利 :CN113537399B ,2024-07-05

[7]

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

[8]

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

[9]

基于卷积神经网络的极化SAR地物分类方法 [P].

陈思伟 ;

陶臣嵩 ;

李永祯 ;

王雪松 ;

肖顺平 .

中国专利 :CN107358214A ,2017-11-17

[10]

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

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