发明专利已授权

基于超像素和图卷积网络的极化SAR图像分类方法

Name: 基于超像素和图卷积网络的极化SAR图像分类方法
Brand: 西安理工大学
SKU: 2021105265615
Availability: InStock

📄 申请号：CN202110526561.5 📄 发布日：2026/08/25

著录项目信息

申请日

2021-05-14

公开号

CN113298129B

公开日

2024-02-02

申请人

西安理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_764

IPC 分类号

G06V10_764 , G06V10_82 , G06N3_0464 , G06N3_084 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

遥感图像分类, 地物识别, 环境监测, 军事侦察, 农业监测

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了基于超像素和图卷积网络的极化SAR图像分类方法，具体为，先输入待分类的极化SAR图像，并对其进行精致Lee滤波处理；使用超像素分割得到若干个超像素块，计算每个超像素块的特征，然后划分数据集，从每类超像素块标签中随机挑选相同数量超像素块作为训练集，其余超像素块作为测试集，将训练集中的超像素块当做图中的节点，每个节点与其相连的八个节点相连构成一张无向图，搭建带有池化层的图卷积神经网络，将训练集构建的图的邻接矩阵和特征矩阵送入网络中训练，将训练好的模型保存，再将测试集中超像素块构成的图的邻接矩阵和特征矩阵输入到训练好的模型中得到分类结果。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN113298129B

购买这项专利需要经过哪些流程？

平台提供担保交易、全程代办转让手续。买家可委托平台代购，平台协助完成权属尽调、合同签署、国家知识产权局著录项目变更等流程。

该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

一种基于数字孪生的连铸机通用零件在线监控与追溯方法

当前第 / 件

基于超像素和图卷积的端到端极化SAR图像分类方法

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_764)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_96 G06V10_98 覆盖45个领域

相似专利推荐 AI 驱动 · 同领域

暂无同领域相似专利推荐

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：27 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

王**¥-10万

李** 企业¥-8万

陈**¥-3万

查看全部出价

我要出价 (议价)