基于深度小波特征融合的细粒度图像分类方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202511192001.5

申请日：

2025-08-25

公开(公告)号：

CN120673186B

公开(公告)日：

2025-10-28

发明(设计)人：

邹东鹏李声师叶国栋肖秀春林泽燕

申请人：

广东海洋大学

申请人地址：

524088 广东省湛江市麻章区海大路1号

IPC主分类号：

G06V10/764

IPC分类号：

G06V10/80 G06V10/42 G06V10/44 G06V10/52 G06V10/82 G06N3/045 G06N3/0464 G06N3/084

代理机构：

四川博智汇成知识产权代理事务所(普通合伙) 51448

代理人：

唐燕洁

法律状态：

实质审查的生效

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
2025-10-10	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/764申请日:20250825
2025-10-28	授权	授权
2025-09-19	公开	公开

共 50 条

[1]

基于深度小波特征融合的细粒度图像分类方法 [P].

邹东鹏 ;

李声师 ;

叶国栋 ;

肖秀春 ;

林泽燕 .

中国专利 :CN120673186A ,2025-09-19

[2]

一种基于特征融合的细粒度图像分类方法 [P].

初妍 ;

王丽娜 ;

莫世奇 ;

李思纯 ;

李松 ;

时洁 ;

胡博 ;

苗晓晨 ;

赵佳昕 .

中国专利 :CN112861970B ,2021-05-28

[3]

一种融合多粒度特征的细粒度图像分类方法 [P].

孙俊 ;

杨祺 ;

李超 ;

陈祺东 ;

吴豪 ;

方伟 ;

吴小俊 .

中国专利 :CN113688894A ,2021-11-23

[4]

细粒度图像分类方法 [P].

张勇东 ;

闵少波 ;

谢洪涛 .

中国专利 :CN109165699B ,2019-01-08

[5]

基于光照不变特征的暗光细粒度图像分类方法 [P].

李人杰 ;

康彬 ;

何天屹 ;

王磊 .

中国专利 :CN121170457A ,2025-12-19

[6]

基于词性分解的深度用户点击特征的细粒度图像分类方法 [P].

俞俊 ;

谭敏 ;

周剑 .

中国专利 :CN111191691A ,2020-05-22

[7]

基于transformer的细粒度图像分类方法 [P].

李鹏华 ;

涂玉珊 ;

侯杰 ;

项盛 ;

任伟 ;

万宏 .

中国专利 :CN118135290A ,2024-06-04

[8]

基于前景背景多级划分与特征融合的细粒度图像分类方法 [P].

罗俊 ;

柳成林 ;

李就良 ;

陈燕敏 ;

周梦瑶 ;

杨健 ;

李振飞 .

中国专利 :CN118262180A ,2024-06-28

[9]

基于前景背景多级划分与特征融合的细粒度图像分类方法 [P].

罗俊 ;

柳成林 ;

李就良 ;

陈燕敏 ;

周梦瑶 ;

杨健 ;

李振飞 .

中国专利 :CN118262180B ,2025-01-03

[10]

基于图像属性主动学习的细粒度图像分类方法 [P].

宋凌云 ;

彭杨柳 ;

李伟 ;

尚学群 ;

俞梦真 ;

李建鳌 ;

李战怀 ;

贺梦婷 .

中国专利 :CN112528058B ,2021-03-19

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