基于多源遥感观测和深度学习的湿地鸟类识别方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202410530152.6

申请日：

2024-04-29

公开(公告)号：

CN118097721A

公开(公告)日：

2024-05-28

发明(设计)人：

钟顺黄敏尚子安常力书付宇恒林珲

申请人：

江西师范大学

申请人地址：

330000 江西省南昌市高新区紫阳大道99号

IPC主分类号：

G06V40/10

IPC分类号：

G06V20/17 G06V10/26 G06V10/74 G06V10/774 G06V10/80

代理机构：

南昌丰择知识产权代理事务所(普通合伙) 36137

代理人：

张荣

法律状态：

实质审查的生效

国省代码：

江西省南昌市

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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
2024-06-14	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 40/10申请日:20240429
2024-06-25	授权	授权
2024-05-28	公开	公开

共 50 条

[1] 基于多源遥感观测和深度学习的湿地鸟类识别方法及系统 [P].

钟顺 ;

黄敏 ;

尚子安 ;

常力书 ;

付宇恒 ;

林珲 .

中国专利 :CN118097721B ,2024-06-25

[2] 一种基于深度学习的多源遥感影像水体识别方法及系统 [P].

赵娜 .

中国专利 :CN120411791A ,2025-08-01

[3] 基于多源遥感影像和深度学习的湿地特征提取系统及方法 [P].

韩向楠 ;

李中林 .

中国专利 :CN120472274A ,2025-08-12

[4] 基于多源数据和深度学习的冷空气大风识别方法及系统 [P].

匡秋明 ;

张朔 ;

姚林山 ;

马新野 .

中国专利 :CN120495913A ,2025-08-15

[5] 基于深度学习和多源遥感数据的海洋异常中尺度涡识别方法 [P].

刘颖洁 ;

李晓峰 ;

高乐 ;

任沂斌 ;

张旭东 .

中国专利 :CN112102325B ,2020-12-18

[6] 一种基于深度学习的鸟类识别方法 [P].

吕坤朋 ;

孙斌 ;

赵玉晓 .

中国专利 :CN109979441A ,2019-07-05

[7] 一种基于深度学习的鸟类识别方法 [P].

邹月娴 ;

陆超豪 .

中国专利 :CN108509939A ,2018-09-07

[8] 基于深度学习的遥感影像厂房识别方法和系统 [P].

苏晓 ;

丁争 ;

陈峻宇 ;

申若飞 ;

张卓成 ;

张明晖 ;

李浪 ;

许华栋 ;

白万崧 ;

王德新 ;

杨光兴 ;

李毅 ;

朱立夫 ;

周兵 ;

刘鸿燕 ;

康晓 ;

段丁丁 ;

王成港 ;

程锐 ;

牛帆帆 .

中国专利 :CN115546629A ,2022-12-30

[9] 基于多模态深度学习的农作物遥感识别方法 [P].

李松 ;

田昌 ;

赵明瑞 ;

胡菊 ;

杨健 ;

赵文禹 ;

吕建军 ;

钱键 ;

张韩 ;

钱晔 ;

李兆文 .

中国专利 :CN118644783B ,2024-11-12

[10] 基于多模态深度学习的农作物遥感识别方法 [P].

李松 ;

田昌 ;

赵明瑞 ;

胡菊 ;

杨健 ;

赵文禹 ;

吕建军 ;

钱键 ;

张韩 ;

钱晔 ;

李兆文 .

中国专利 :CN118644783A ,2024-09-13

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