基于深度特征融合网络的窄带雷达空中目标分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202311055361.1

申请日：

2023-08-21

公开(公告)号：

CN117079034B

公开(公告)日：

2025-09-05

发明(设计)人：

刘峥郭泽坤谢荣李嘉楠徐寒铮

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：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/80 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/08

代理机构：

陕西电子工业专利中心 61205

代理人：

陈宏社

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
2025-09-05	授权	授权

共 50 条

[1]

基于FPGA的深度特征融合网络窄带雷达目标识别系统 [P].

刘峥 ;

徐寒铮 ;

杨洪飞 ;

谢荣 ;

郭泽坤 .

中国专利 :CN117828526A ,2024-04-05

[2]

基于深度特征融合网络的变化检测方法 [P].

刘超 ;

池明旻 ;

蓝凌翔 .

中国专利 :CN112232187A ,2021-01-15

[3]

基于深度特征融合网络的OFDM信道估计方法 [P].

艾乾可 ;

吴维农 ;

刘国金 ;

秦骁 ;

戴诚 ;

田博今 ;

陈聿 .

中国专利 :CN109218233B ,2021-07-20

[4]

基于深度特征融合网络的压缩视频超分辨率 [P].

吴晓红 ;

王越 ;

何小海 ;

任超 ;

陈洪刚 ;

熊淑华 .

中国专利 :CN115409695A ,2022-11-29

[5]

基于深度特征融合网络的压缩视频超分辨率 [P].

吴晓红 ;

王越 ;

何小海 ;

任超 ;

陈洪刚 ;

熊淑华 .

中国专利 :CN115409695B ,2025-07-04

[6]

基于深度特征融合网络的建筑能耗预测方法及系统 [P].

田青 ;

张琦 ;

孔军 .

中国专利 :CN116050579B ,2025-04-22

[7]

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

[8]

基于可解释深度特征融合网络的工业智能预测性维护方法 [P].

韩延 ;

吕思鹏 ;

黄庆卿 ;

张焱 ;

魏旻 ;

王浩 ;

王平 .

中国专利 :CN118965259A ,2024-11-15

[9]

一种基于双目特征融合网络的图像分类方法 [P].

何凯 ;

高圣楠 ;

马希涛 ;

李大双 .

中国专利 :CN112381176B ,2021-02-19

[10]

基于深度长短期记忆网络的窄带雷达目标跟踪方法 [P].

刘宏伟 ;

高畅 ;

周生华 ;

王彤 .

中国专利 :CN109188420A ,2019-01-11

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