基于特征空间扩展压缩和空谱联合增广的高光谱图像类增量学习方法和系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411959736.1

申请日：

2024-12-30

公开(公告)号：

CN119785107A

公开(公告)日：

2025-04-08

发明(设计)人：

刘环宇吴然李君宝

申请人：

哈尔滨工业大学

申请人地址：

150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06N3/045 G06N3/0495 G06N3/082 G06V10/40 G06V10/74

代理机构：

哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司 23211

代理人：

姜艳红

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

山东省威海市

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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
2025-04-25	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20241230
2025-10-10	授权	授权
2025-04-08	公开	公开

共 50 条

[1]

高光谱图像类增量学习方法和系统 [P].

刘环宇 ;

吴然 ;

李君宝 .

中国专利 :CN119785107B ,2025-10-10

[2]

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

[3]

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

[4]

基于多视图空谱联合的高光谱图像子空间聚类方法 [P].

李显巨 ;

管仁祥 ;

陈伟涛 ;

唐厂 ;

王力哲 ;

陈刚 .

中国专利 :CN116310459B ,2024-01-19

[5]

基于迁移学习的高光谱空谱联合特征提取方法 [P].

彭元喜 ;

赵丽媛 ;

杨文婧 ;

周侗 ;

刘煜 ;

黄达 ;

李雪琼 ;

徐利洋 ;

蓝龙 ;

任静 ;

杨绍武 ;

徐炜遐 .

中国专利 :CN112580670B ,2021-03-30

[6]

一种基于空谱特征联合的高光谱图像分类方法 [P].

渠慎明 ;

李祥 ;

栗晓文 ;

韩丰羽 ;

席广正 ;

谢苑 ;

侯松鹂 .

中国专利 :CN114187479B ,2024-08-20

[7]

一种基于空谱特征联合的高光谱图像分类方法 [P].

渠慎明 ;

李祥 ;

栗晓文 ;

韩丰羽 ;

席广正 ;

谢苑 ;

侯松鹂 .

中国专利 :CN114187479A ,2022-03-15

[8]

一种基于多尺度空谱特征联合学习的高光谱图像分类方法 [P].

张彦梅 ;

徐雁冰 ;

余诚诚 ;

岳亭轩 ;

李欢 ;

赵桂宸 .

中国专利 :CN114842264B ,2024-08-02

[9]

一种基于多尺度空谱特征联合学习的高光谱图像分类方法 [P].

张彦梅 ;

徐雁冰 ;

余诚诚 ;

岳亭轩 ;

李欢 ;

赵桂宸 .

中国专利 :CN114842264A ,2022-08-02

[10]

基于联合提取空谱特征的高光谱图像异常检测方法 [P].

雷杰 ;

阳健 ;

谢卫莹 ;

李云松 ;

刘保珠 .

中国专利 :CN109493338B ,2019-03-19

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