基于半监督协同训练的SAR目标鉴别方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201610919536.2

申请日：

2016-10-21

公开(公告)号：

CN107977667B

公开(公告)日：

2018-05-01

发明(设计)人：

杜兰王燕代慧刘宏伟王英华

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：

G06K966

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：

实质审查的生效

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
2018-05-25	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G06K 9/62 申请日:20161021
2018-05-01	公开	公开
2019-02-19	授权	授权

共 50 条

[1] 基于弱监督学习的SAR图像目标鉴别方法 [P].

杜兰 ;

代慧 ;

孙永光 ;

王燕 ;

王英华 .

中国专利 :CN106326938B ,2017-01-11

[2] 基于特征降维的SAR目标鉴别方法 [P].

杜兰 ;

李莉玲 ;

王鹏辉 ;

王斐 ;

刘宏伟 .

中国专利 :CN104239895B ,2014-12-24

[3] 基于集成学习的SAR目标鉴别方法 [P].

王英华 ;

吕翠文 ;

刘宏伟 ;

宋文青 ;

王宁 .

中国专利 :CN107122753A ,2017-09-01

[4] 基于轮廓增强和协同训练的半监督SAR目标识别方法及系统 [P].

张新征 ;

闫梦可 ;

蒋代平 .

中国专利 :CN119339060A ,2025-01-21

[5] 基于多层级特征深度融合的SAR图像舰船目标鉴别方法 [P].

艾加秋 ;

田瑞田 ;

杨航 ;

曹振翔 .

中国专利 :CN110414414A ,2019-11-05

[6] 基于协同训练和深度SVM的极化SAR分类方法 [P].

焦李成 ;

刘芳 ;

姜红茹 ;

马文萍 ;

马晶晶 ;

王爽 ;

侯彪 ;

李阳阳 ;

刘静 .

中国专利 :CN104268557A ,2015-01-07

[7] 基于变化检测技术的SAR图像舰船目标鉴别方法 [P].

匡纲要 ;

熊博莅 ;

赵凌君 ;

陆军 ;

张小强 ;

吴健 .

中国专利 :CN104240257A ,2014-12-24

[8] 基于域适应半监督学习的SAR目标识别方法 [P].

潘宗序 ;

陈柯洋 ;

胡玉新 ;

韩冰 .

中国专利 :CN114943879B ,2022-08-26

[9] 基于卷积神经网络的多特征融合SAR目标鉴别方法 [P].

王英华 ;

王宁 ;

刘宏伟 ;

纠博 ;

杨柳 ;

何敬鲁 .

中国专利 :CN106874889B ,2017-06-20

[10] 基于半监督学习的目标检测模型训练方法及目标检测方法 [P].

姬光 ;

尹宇鹤 ;

张雷雷 ;

赵盛盛 ;

蒙移发 ;

蒋平 ;

谢群 ;

余建春 ;

张恩伟 ;

陈仁义 .

中国专利 :CN117635917A ,2024-03-01

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