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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118485912A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410273451.6
申请日：2024-03-11
Applicant: 西安电子科技大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种针对高光谱遥感图像数据增强和分类的方法及装置，包括从遥感成像传感器获取高光谱图像，并将所述高光谱图像确定为待分类高光谱图像；将待分类高光谱图像输入至训练好的SPL‑GAMN模型中，以使SPL‑GAMN模型提取三维HSI块，并依据待分类高光谱图像中对象数量的多少，学习第一对象在三维HSI块中的特征信息，并生成第一对象的高光谱图块，对所有的高光谱图块作分类得到所有对象的预测标签。本发明针对少数类别的数据增强，有效改善了样本不均衡问题，并将3D分类器与自步学习方法结合起来，提升了模型的泛化能力，有效改善了过拟合问题，因此鲁棒性较好，对不同的高光谱图像普遍有效，可以提高分类效果。
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公开(公告)号：CN108490419B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN201810563253.8
申请日：2018-06-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/481
Abstract: 本发明公开一种自动驾驶车载多线激光雷达系统，涉及激光探测技术领域，包括：转盘；圆柱阵列，安装在转盘上，圆柱阵列中每个圆柱的上表面为倾斜度互不相同的倾斜面；激光发射阵列；发射透镜，位于激光发射阵列的出光侧；规则转镜，位于发射透镜上方；不规则转镜，位于规则转镜上方；接收透镜，位于不规则转镜的出光侧；激光探测模块，其感光侧靠近接收透镜；驱动电机，与转盘连接，对转盘进行驱动。本发明解决了现有的车载多线激光雷达系统生产成本高、体积庞大、探测点云数据量小、测距精度和角度分辨率不高的问题。
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公开(公告)号：CN115567544A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211205428.0
申请日：2022-09-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L67/1042 , H04L41/14
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的树状Gossip区块链网络的构造方法，包括：1）定义树状Gossip区块链网络名称概念；2）构建树状Gossip区块链网络。方法中节点通过运行原始的Gossip协议进行数据采集，当积累足够的样本数据后，采用联邦学习训练模型并不断更新模型，然后选出性能优良、稳定性强的节点放置到网络中的关键位置，进行树状Gossip区块链网络构造，最后切换为最新的网络，实现了对Gossip协议通信冗余大，节点带宽要求高的优化，提高了交易的广播速率，降低了共识延迟，通信冗余和节点带宽。这种方法网络构建速度加快、易于实现节点分类，能减少节点算力负担，能减轻节点带宽压力、能减少通信冗余。
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公开(公告)号：CN108490419A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810563253.8
申请日：2018-06-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01S7/481
Abstract: 本发明公开一种自动驾驶车载多线激光雷达系统，涉及激光探测技术领域，包括：转盘；圆柱阵列，安装在转盘上，圆柱阵列中每个圆柱的上表面为倾斜度互不相同的倾斜面；激光发射阵列；发射透镜，位于激光发射阵列的出光侧；规则转镜，位于发射透镜上方；不规则转镜，位于规则转镜上方；接收透镜，位于不规则转镜的出光侧；激光探测模块，其感光侧靠近接收透镜；驱动电机，与转盘连接，对转盘进行驱动。本发明解决了现有的车载多线激光雷达系统生产成本高、体积庞大、探测点云数据量小、测距精度和角度分辨率不高的问题。
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