一种基于全卷积神经网络的端到端极化SAR图像超像素分割方法、系统、设备及介质

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202411916674.6

申请日：

2024-12-24

公开(公告)号：

CN119762494A

公开(公告)日：

2025-04-04

发明(设计)人：

张梦璇史静远刘龙张晓博马坤侯彪冯婕尚荣华张文博

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：

G06T7/10

IPC分类号：

G06N3/0464 G06N3/045 G06V10/764 G06V20/10 G06V10/82 G06N3/048 G06V10/26 G06N3/084

代理机构：

西安智大知识产权代理事务所 61215

代理人：

任芳

法律状态：

公开

国省代码：

陕西省西安市

引用

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共 50 条

[1]

基于超像素和图卷积的端到端极化SAR图像分类方法 [P].

金海燕 ;

贺天生 ;

石俊飞 ;

信程 .

中国专利 :CN114764884B ,2025-05-13

[2]

基于超像素和图卷积的端到端极化SAR图像分类方法 [P].

金海燕 ;

贺天生 ;

石俊飞 ;

信程 .

中国专利 :CN114764884A ,2022-07-19

[3]

一种基于超像素和全卷积神经网络的脑部MR图像分割方法 [P].

冯云丛 ;

刘志成 ;

王海瑞 .

中国专利 :CN114092494A ,2022-02-25

[4]

一种基于超像素和全卷积神经网络的脑部MR图像分割方法 [P].

冯云丛 ;

刘志成 ;

王海瑞 .

中国专利 :CN114092494B ,2024-12-17

[5]

基于全卷积神经网络的端对端胸部CT图像分割方法 [P].

冒凯鹏 ;

谢世朋 .

中国专利 :CN107203989A ,2017-09-26

[6]

一种基于全卷积神经网络的图像裂缝分割方法 [P].

汪俊 ;

李大伟 ;

徐莹莹 ;

谢以顺 ;

王飞球 .

中国专利 :CN111028217A ,2020-04-17

[7]

一种基于端到端全卷积神经网络的场景文本检测方法 [P].

李玺 ;

王芳芳 ;

赵黎明 .

中国专利 :CN108288088A ,2018-07-17

[8]

基于全卷积神经网络的图像语义分割方法 [P].

程建 ;

苏炎洲 ;

林莉 ;

高银星 ;

李恩泽 .

中国专利 :CN109101975A ,2018-12-28

[9]

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

[10]

基于超像素和图卷积网络的极化SAR图像分类方法 [P].

金海燕 ;

贺天生 ;

石俊飞 .

中国专利 :CN113298129B ,2024-02-02

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法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2025-04-04	公开	公开
2025-04-22	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06T 7/10申请日:20241224