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著 录 项 目:
专利/申请号: | CN202211248607.2 | 专利名称: | 一种适应曝光变化的深度学习光谱重建方法及系统 |
申请日: | 2022-10-12 | 申请/专利权人 | 武汉纺织大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区纺织路1号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/774分类检索 深度学习专利转让搜索 |
公开/公告日: | 2023-05-09 | 转让价格: | 面议 【平台担保交易】 |
公开/公告号: | CN115601611B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
摘 要:本发明公开了一种适应曝光变化的深度学习光谱重建方法及系统,首先收集现有公开的多光谱图像数据集,并以数码相机理论成像模型为基础,计算每幅多光谱图像对应的raw格式数字图像,得到包含成对数据的完整样本集。然后构建深度学习模型框架,在模型训练时,通过对输入的raw格式数字图像的任一列像素点随机乘以一个曝光调整系数,使模型能够适应不同曝光水平的图像,并对重建的多光谱乘以曝光调整系数的倒数,从而完成重建多光谱的幅值校正。利用训练样本集对模型进行训练,并利用验证样本集对模型进行调参,计算验证样本集的光谱重建误差,直至验证样本集光谱重建误差达到收敛状态,完成模型训练,得到适应曝光变化的深度学习光谱重建模型。
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
解除代理委托书(需盖公章)一式两份(如专利通过代理机构申请) | 解除代理委托书(需签字)一式两份(如专利通过代理机构申请) | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2023/05/09 | 授权 | |
2023/02/07 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06V 10/774 专利申请号: 202211248607.2 申请日: 2022.10.12 |
2023/01/13 | 公开 |