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刘天竹

作品数：29 被引量：1H指数：1
供职机构：哈尔滨工业大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生更多>>

合作作者

文献类型

  • 27篇专利
  • 2篇学位论文

领域

  • 13篇自动化与计算...
  • 3篇电子电信
  • 1篇医药卫生

主题

  • 21篇遥感
  • 20篇图像
  • 17篇遥感图像
  • 10篇多光谱
  • 7篇网络
  • 6篇图像分类
  • 6篇骨干网
  • 6篇骨干网络
  • 6篇高光谱遥感
  • 6篇高光谱遥感图...
  • 5篇多光谱遥感
  • 5篇多光谱遥感图...
  • 5篇遥感图像分类
  • 4篇多模
  • 4篇掩码
  • 4篇遥感图像处理
  • 4篇图像处理
  • 4篇像素
  • 3篇多尺度
  • 3篇多模态

机构

  • 29篇哈尔滨工业大...

作者

  • 29篇刘天竹
  • 27篇谷延锋
  • 5篇董喆
  • 4篇李贤
  • 2篇王晨
  • 2篇郭鑫民
  • 1篇肖振
  • 1篇郭斌
  • 1篇高国明

年份

  • 5篇2025
  • 9篇2024
  • 6篇2023
  • 4篇2022
  • 2篇2021
  • 1篇2019
  • 1篇2017
  • 1篇2013
共 29 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
基于稀疏编码和低频重建的遥感基础模型构建方法及系统
基于稀疏编码和低频重建的遥感基础模型构建方法及系统，本发明涉及遥感基础模型构建方法及系统。本发明针对现有遥感基础模型只注重样本实例或像素间的关联性，忽略了对遥感图像变化检测任务至关重要的多尺度特征和频率信息，导致模型泛化...
谷延锋董喆刘天竹
一种面向大场景遥感图像分类的可分离多模联合表示方法
一种面向大场景遥感图像分类的可分离多模联合表示方法，本发明涉及多模遥感图像联合表示方法。本发明的目的是为了提高现有大场景遥感图像的分类精度。过程为：一、输入覆盖地理区域相同的多模遥感图像，以及相应的地物标签图，构造多模遥...
刘天竹谷延锋
文献传递
基于卷积神经网络和去噪正则化方法的激光雷达点云数据处理方法、存储介质及设备
基于卷积神经网络和去噪正则化方法的激光雷达点云数据处理方法、存储介质及设备，本发明涉及激光雷达点云数据处理领域，涉及激光雷达点云数据处理方法、存储介质及设备。本发明的目的是为了解决现有激光雷达点云数据去噪方法去噪准确率低...
谷延锋 桂宇哲刘天竹
一种多角度多光谱立体成像模组及模组设计方法
一种多角度多光谱立体成像模组及模组设计方法，它属于相机光谱成像技术领域。本发明解决了现有多光谱成像模组存在着集成度低且对立体光谱信息的获取能力差的问题。本发明对多光谱波段及立体成像角度进行设计，采用离轴多通道光学元件/成...
谷延锋李贤王晨王子须刘天竹郭鑫民
基于空间和语义一致性对比学习的遥感图像语义分割方法及系统
基于空间和语义一致性对比学习的遥感图像语义分割方法及系统，本发明涉及遥感图像的语义分割方法及系统。本发明的目的是针对现有对比学习方法大多只适用于自然场景图像分类任务，忽略了遥感场景图像中对语义分割任务十分重要的空间和语义...
谷延锋董喆刘天竹
一种面向大场景遥感图像分类的类指定多模联合表示方法
一种面向大场景遥感图像分类的类指定多模联合表示方法，本发明涉及多模遥感图像联合表示方法。本发明的目的是为了提高现有大场景遥感图像的分类精度。过程为：一、输入覆盖区域相同的多模遥感图像，以及相应的地物标签图，构造多模遥感图...
刘天竹谷延锋
高光谱遥感图像多核学习分类方法研究
高光谱遥感已成为地球观测乃至空间探测的重要手段。高光谱图像具备“图谱合一”的特点，在捕捉详细光谱信息的同时能够提供观测场景的空间分布，为更加准确地辨识感兴趣地物类型提供了巨大的潜力。因此高光谱图像空-谱分类作为遥感图像分...
刘天竹
关键词：高光谱遥感图像图像分类多核学习特征提取
一种面向遥感语义分割任务的跨模型知识蒸馏方法
一种面向遥感语义分割任务的跨模型知识蒸馏方法，它涉及一种跨模型知识蒸馏方法。本发明为了解决现有遥感图像语义分割模型参数量大、消耗资源大的问题。本发明的步骤包括：选择能力互补的学生模型和教师模型，选取数据集训练教师模型，使...
谷延锋孙钰哲刘天竹
一种基于亚像素字典学习的高光谱遥感图像空间超分辨方法
一种基于亚像素字典学习的高光谱遥感图像空间超分辨方法，本发明涉及基于亚像素字典学习的高光谱遥感图像空间超分辨方法。本发明的目的是为了解决现有利用端元的解混方法针对最终的类别图，限制了高空间分辨率图像的应用范围，同时端元信...
刘天竹张献豪谷延锋
基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习方法
基于掩码图像建模的遥感图像多模态统一表示学习方法，本发明涉及遥感图像多模态统一表示学习方法，属于多模态卫星遥感技术领域。本发明的目的是为了解决现有方法由于遥感异构数据特征差异大与带标签的遥感数据量不足，导致现存方法难以充...
谷延锋 杜达宽刘天竹
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