基于弱监督学习的SAR图像目标鉴别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201610815763.0

申请日：

2016-09-12

公开(公告)号：

CN106326938B

公开(公告)日：

2017-01-11

发明(设计)人：

杜兰代慧孙永光王燕王英华

申请人：

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：

G06K962

IPC分类号：

G06K946

代理机构：

陕西电子工业专利中心 61205

代理人：

王品华;朱红星

法律状态：

授权

国省代码：

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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
2019-03-08	授权	授权
2017-01-11	公开	公开
2017-02-08	实质审查的生效	实质审查的生效号牌文件类型代码:1604 号牌文件序号:101702041156 IPC(主分类):G06K 9/62 专利申请号:2016108157630 申请日:20160912

共 50 条

[41] 基于自适应一类SVM模型的SAR图像目标鉴别方法 [P].

杜兰 ;

张维 .

中国专利 :CN111680593A ,2020-09-18

[42] 一种基于弱监督学习的ISP实现方法 [P].

周艳辉 ;

魏雅静 ;

葛晨阳 .

中国专利 :CN113099121B ,2021-07-09

[43] 基于弱监督学习的用户定制化目标检测方法、系统和存储介质 [P].

郑伟诗 ;

罗京 .

中国专利 :CN112613548A ,2021-04-06

[44] 复杂背景SAR图像中的舰船目标检测与鉴别方法 [P].

徐丰 ;

敖巍 .

中国专利 :CN107145874A ,2017-09-08

[45] 基于自监督学习的SAR图像和光学图像深度融合地物分类方法 [P].

赵志强 ;

韩琪 ;

邱原 ;

王晓帆 .

中国专利 :CN119851134A ,2025-04-18

[46] 基于对抗生成网络和弱监督学习的数字切片图像分类方法 [P].

高哲尧 ;

庄吓海 .

中国专利 :CN113221948B ,2021-08-06

[47] 一种基于弱监督学习的图像花屏异常识别方法 [P].

聂晖 ;

陈黎 ;

杨小波 ;

李军 .

中国专利 :CN115359393A ,2022-11-18

[48] 基于种子簇生成的弱监督学习医学图像分割方法及系统 [P].

张雨 ;

邹杰 ;

黄梦醒 ;

章志远 ;

周文杰 ;

毋媛媛 ;

冯文龙 .

中国专利 :CN118608537A ,2024-09-06

[49] 基于自监督对比学习的熵辅助SAR图像飞机目标分类方法 [P].

尹逸斐 ;

陈亮 ;

师皓 ;

钟鸿湖 ;

李健昊 ;

王裕沛 .

中国专利 :CN118411635A ,2024-07-30

[50] 基于弱监督学习的信息识别方法及相关设备 [P].

谢攀 .

中国专利 :CN112507095A ,2021-03-16

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