基于深度学习的天体暗弱目标特征提取方法

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN202510845707.0

申请日：

2025-06-24

公开(公告)号：

CN120355933A

公开(公告)日：

2025-07-22

发明(设计)人：

徐礼珺薛武王鹏王浩然

申请人：

中国人民解放军军事航天部队航天工程大学

申请人地址：

101407 北京市怀柔区雁栖镇八一路一号

IPC主分类号：

G06V10/40

IPC分类号：

G06V10/80 G06V10/82 G06N3/0464 G06N3/08 G06N5/04

代理机构：

北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576

代理人：

郭文浩;尹文会

法律状态：

公开

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
2025-07-22	公开	公开
2025-08-08	实质审查的生效	实质审查的生效IPC(主分类):G06V 10/40申请日:20250624

共 50 条

[1] 基于深度学习的信号特征提取方法 [P].

陆慧娟 ;

滕皓 ;

严珂 ;

叶敏超 ;

朱文杰 .

中国专利 :CN111652177A ,2020-09-11

[2] 一种基于深度学习的水中目标瞬态数值特征提取方法 [P].

杜栓平 ;

陈越超 ;

罗兆瑞 ;

张伟 ;

沈书轶 .

中国专利 :CN120318664A ,2025-07-15

[3] 基于深度学习的单帧星图背景暗弱目标提取方法 [P].

孙瑾秋 ;

薛丹娜 ;

郑雨舒 ;

李海森 ;

张艳宁 .

中国专利 :CN108734717A ,2018-11-02

[4] 基于深度学习的冲击台面仿真图像特征提取方法 [P].

胡军文 ;

郁南 ;

乔岐安 .

中国专利 :CN120125836A ,2025-06-10

[5] 基于深度学习的CT图像特征提取与分析方法 [P].

张佳璇 ;

朱文珍 ;

刘栋 ;

刘佩泉 ;

陈羽杰 .

中国专利 :CN120374950A ,2025-07-25

[6] 基于深度学习的冲击台面仿真图像特征提取方法 [P].

胡军文 ;

郁南 ;

乔岐安 .

中国专利 :CN120125836B ,2025-07-08

[7] 基于深度学习的空间进动锥体目标微动特征提取方法 [P].

李开明 ;

王天润 ;

罗迎 ;

胡伟东 ;

王武峰 ;

李财品 ;

苏令华 ;

常文胜 ;

夏鹏 ;

倪嘉成 ;

王聃 .

中国专利 :CN120524196A ,2025-08-22

[8] 基于深度学习框架对图像进行特征提取的目标检测方法 [P].

赵怀瑾 ;

周芸 ;

王强 .

中国专利 :CN106203450A ,2016-12-07

[9] 基于深度学习的水域特征提取方法及系统 [P].

张柯楠 ;

赵振崇 .

中国专利 :CN112287894A ,2021-01-29

[10] 基于深度学习的多源信息特征提取方法 [P].

洪慧君 ;

王嘉延 ;

索智鑫 ;

宋佳骏 ;

卢有飞 ;

邹时容 ;

梁雪青 ;

王译萱 .

中国专利 :CN118035716A ,2024-05-14

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