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融合降噪编码及多尺度深度学习的浮选泡沫图像分类方法

被引：0
专利类型：
发明
申请号：
CN202210517023.4
申请日：
2022-05-12
公开(公告)号：
CN114863177B
公开(公告)日：
2025-02-25
发明(设计)人：
戴路 张洁 廖一鹏 李雪艳 刘文财 陈骏勰
申请人：
阳光学院
申请人地址：
350015 福建省福州市马尾区经济技术开发区登龙路99号
IPC主分类号：
G06V10/764
IPC分类号：
G06V10/80 G06N3/0464 G06N3/08 G06N5/04 G06V10/44 G06V10/54 G06V10/82 G06V10/774 G06V10/30
代理机构：
福州元创专利商标代理有限公司 35100
代理人：
蔡学俊;薛金才
法律状态：
授权
国省代码：
安徽省 宣城市
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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
2025-02-25 授权 授权
共 50 条
[1]
融合降噪编码及多尺度深度学习的浮选泡沫图像分类方法 [P]. 
戴路 ;
张洁 ;
廖一鹏 ;
李雪艳 ;
刘文财 ;
陈骏勰 .
中国专利 :CN114863177A ,2022-08-05
[2]
浮选泡沫图像多尺度分析方法及系统 [P]. 
佟飞 .
中国专利 :CN120894570A ,2025-11-04
[3]
一种基于深度学习的矿物浮选泡沫图像的分类方法及系统 [P]. 
邵斌 ;
荣世光 ;
黄生木 .
中国专利 :CN120375077A ,2025-07-25
[4]
一种基于深度学习的矿物浮选泡沫图像的分类方法及系统 [P]. 
邵斌 ;
荣世光 ;
黄生木 .
中国专利 :CN120375077B ,2025-10-03
[5]
基于深度学习多尺度特征融合的图像分类方法 [P]. 
瞿鹏 ;
王留洋 ;
王兴隆 ;
张蓝天 .
中国专利 :CN119273963A ,2025-01-07
[6]
基于多尺度特征融合的浮选泡沫异常分类方法及系统 [P]. 
黄勇 ;
刘石梅 ;
邬青秀 ;
刘洋 .
中国专利 :CN119625440B ,2025-06-06
[7]
基于多尺度特征融合的浮选泡沫异常分类方法及系统 [P]. 
黄勇 ;
刘石梅 ;
邬青秀 ;
刘洋 .
中国专利 :CN119625440A ,2025-03-14
[8]
基于矿物浮选泡沫图像的分类方法 [P]. 
王雅琳 ;
张润钦 ;
陈晓方 ;
谢永芳 ;
桂卫华 ;
阳春华 .
中国专利 :CN102855492B ,2013-01-02
[9]
一种基于深度自主学习的铅浮选泡沫图像分类方法及系统 [P]. 
钟福金 ;
邹云鹏 ;
潘欣 ;
余建航 ;
于洪 .
中国专利 :CN119600339B ,2025-11-14
[10]
一种基于深度自主学习的铅浮选泡沫图像分类方法及系统 [P]. 
钟福金 ;
邹云鹏 ;
潘欣 ;
余建航 ;
于洪 .
中国专利 :CN119600339A ,2025-03-11
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