基于多模态特征融合和深度学习的卫星信号个体识别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410146928.4

申请日：

2024-02-01

公开(公告)号：

CN118260571A

公开(公告)日：

2024-06-28

发明(设计)人：

姬红兵李诗瑶李林孟京龙张毅臧博张文博龙璐岚

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：

G06F18/213

IPC分类号：

G06F18/25 G06N3/0442 G06N3/047 G06F18/241 G06F18/10 G06N3/084

代理机构：

陕西电子工业专利中心 61205

代理人：

田文英

法律状态：

公开

国省代码：

陕西省西安市

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2024-06-28	公开	公开
2024-07-16	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06F 18/213申请日:20240201

共 50 条

[1]

基于深度学习的多模态生物特征融合人员身份识别方法及识别平台 [P].

孙博洋 ;

魏陆骏 ;

文兴宇 ;

任树伟 .

中国专利 :CN118247818A ,2024-06-25

[2]

基于多特征融合的深度学习缺陷识别方法 [P].

尹仕斌 ;

郭寅 ;

孙博 ;

赵进 .

中国专利 :CN111862080A ,2020-10-30

[3]

基于多模态特征融合和深度学习的电池健康状态预测方法 [P].

刘丹 ;

黄达 ;

覃梦娇 ;

胡嵩 ;

孙秋悦 ;

付铂瑞 .

中国专利 :CN120178078A ,2025-06-20

[4]

基于多模态特征融合的情感识别方法、系统、终端和介质 [P].

陶飞达 ;

苏立伟 ;

刘振华 ;

康峰 ;

杨秋勇 ;

谭火超 ;

陈海燕 ;

李庭磊 ;

梁瑞莹 ;

张艳 ;

苏林峰 ;

叶枝平 ;

舒畅 ;

李文虎 ;

皮伟丰 .

中国专利 :CN118260679A ,2024-06-28

[5]

基于深度学习级联特征融合的步态识别方法 [P].

罗俊 ;

李华洋 ;

王慧燕 .

中国专利 :CN113011396B ,2024-02-09

[6]

基于深度学习级联特征融合的步态识别方法 [P].

罗俊 ;

李华洋 ;

王慧燕 .

中国专利 :CN113011396A ,2021-06-22

[7]

一种基于多模态特征融合深度网络的视频人物识别方法 [P].

陈建蓉 ;

史颖欢 ;

高阳 .

中国专利 :CN111507311A ,2020-08-07

[8]

一种基于多模态特征融合深度网络的视频人物识别方法 [P].

陈建蓉 ;

史颖欢 ;

高阳 .

中国专利 :CN111507311B ,2024-02-20

[9]

基于时空特征融合的多模态情感识别方法 [P].

闫静杰 ;

顾晓娜 ;

李娜 ;

李同霞 .

中国专利 :CN113935435B ,2025-01-17

[10]

基于多模态特征融合的公路灾害识别方法 [P].

汪水银 ;

李振华 ;

汪林 ;

张卓敏 .

中国专利 :CN121191295A ,2025-12-23

← 1 2 3 4 5 →