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公开(公告)号：CN116524369B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310414490.9
申请日：2023-04-18
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了遥感影像分割模型构建方法、装置及遥感影像解译方法，涉及图像处理领域，遥感影像分割模型构建方法包括：获取原始多光谱影像，并对原始多光谱影像进行超像素分割，以得到超像素分割结果；对所述超像素分割结果进行特征提取，以得到初始超像素特征和初始超像素标签；获取类别共现矩阵；根据超像素分割结果构建拓扑图，并将类别共现矩阵融合到拓扑图中以得到初始拓扑图；根据超像素分割结果构建初始特征图，并根据初始特征图、初始超像素特征、初始拓扑图和初始超像素标签对原始分割模型进行训练及调优得到遥感影像分割模型。解决了在利用多光谱遥感图像对土地覆盖进行分类时因忽略不同局部区域的长程空间关系，导致边界信息丢失问题。
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公开(公告)号：CN116453710A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310702073.4
申请日：2023-06-14
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种药物副作用预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及生物信息学技术领域。方法包括：根据待预测药物的分子式，确定原子特征矩阵和原子邻接矩阵，根据药物副作用集合，确定节点特征矩阵和节点邻接矩阵；根据原子邻接矩阵，确定第一原子特征矩阵，根据节点邻接矩阵，确定第一节点特征矩阵；根据原子特征与药物副作用之间的影响关系，确定第二原子特征矩阵和第二节点特征矩阵；融合第一原子特征矩阵和第二原子特征矩阵，确定预测原子特征矩阵，融合第一节点特征矩阵和第二节点特征矩阵，确定预测节点特征矩阵；根据预测原子特征矩阵和节点特征矩阵，确定待预测药物的预测矩阵。本发明可以提高了药物副作用预测的准确率。
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公开(公告)号：CN115862014A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310166348.7
申请日：2023-02-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/13
Abstract: 本发明提供了矿区语义分割模型构建方法、装置及矿区语义分割方法，涉及矿区地物遥感分类领域，方法包括：获取原始矿区影像数据；对原始矿区影像数据进行预处理，得到原始矿区多光谱数据和原始矿区数字高程模型数据；对原始矿区多光谱数据和原始矿区数字高程模型数据进行分类体系构建，得到匹配的原始矿区地物分类标记数据；通过原始矿区多光谱数据、原始矿区数字高程模型数据和原始矿区地物分类标记数据对预设的原始HRNet模型进行训练和参数调优，得到基于HRNet的矿区语义分割模型。解决了现有基于语义分割方法的矿区分类精度低的问题。
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公开(公告)号：CN114743009A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210652347.9
申请日：2022-06-10
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种高光谱影像波段选择方法、系统及电子设备，该方法包括：S100、获取高光谱影像立方体，利用PCA和超像素分割算法将所述高光谱影像立方体分割为多个区域；S200、采用分层策略分别学习各所述区域对应的低维潜在特征，获取各所述区域的潜在特征矩阵，并提取所述高光谱影像立方体的平均潜在特征，构建平均潜在特征矩阵；S300、将各所述区域的潜在特征矩阵与所述平均潜在特征矩阵进行融合，获取所述高光谱影像立方体的低维自表征矩阵；S400、对所述低维自表征矩阵进行聚类，获取最优波段组合。本发明的有益效果：有效提高了高光谱影像波段选择的准确性。
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公开(公告)号：CN113963262A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111560773.1
申请日：2021-12-20
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 宁夏回族自治区地球物理地球化学调查院
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度特征融合模型的矿区土地覆盖分类方法，包括：获取标定矿区的遥感数据，从标定矿区的遥感数据中提取多模态数据，其中，多模态数据包括多光谱影像和数字高程模型数据；基于多模态数据提取多模态浅层特征，使用深度置信模型处理多模态浅层特征获得多模态深度特征；使用第一深层模型处理多光谱影像的像元邻域获得深层光谱‑空间特征，使用第二深层模型处理数字高程模型数据的像元邻域获得深层地形特征；融合多模态深度特征、深层光谱‑空间特征以及深层地形特征输入分类器，获得分类结果。利用卷积神经网络和深度置信网络的各自优势，能解决由于矿区典型特征导致其土地覆盖分类精度难以提升的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112418363A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202110093373.8
申请日：2021-01-25
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种复杂背景区滑坡分类模型建立、识别方法及装置，涉及类不平衡模型建立及滑坡识别。本发明所述的复杂背景区滑坡分类模型建立方法，包括：获取研究区的激光雷达数据；根据所述激光雷达数据构建地形对象，以及根据所述地形对象确定地形对象特征向量，以确定数据集；根据所述数据集对分类模型参数和平衡系数联合寻优，以确定协同最优平衡系数和协同最优分类模型参数；根据所述协同最优平衡系数和所述协同最优分类模型参数确定类平衡后的鲁棒敏感特征子集；根据所述类平衡后的鲁棒敏感特征子集建立滑坡分类模型。本发明所述的技术方案，提升了滑坡遥感识别精度。
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公开(公告)号：CN111797679A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010425191.1
申请日：2020-05-19
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种遥感纹理信息处理方法、装置、终端及存储介质，所述遥感纹理信息处理方法包含：获取立体遥感图像对，基于所述立体遥感图像对生成数字地形模型；基于所述数字地形模型获得坡向图像，其中，所述坡向图像的各个像元对应有坡向值；基于所述坡向图像中各个所述像元对应的坡向值，分别确定各个所述像元的灰度值，生成相应的灰度图像；基于所述灰度图像获得纹理特征信息。本发明提取的纹理特征/信息更加准确、精细，使得基于该纹理特征/信息作出的分类的精度得到提升。
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公开(公告)号：CN111507321A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010623009.3
申请日：2020-07-01
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供了一种多输出土地覆盖分类模型的训练方法、分类方法及装置，所述训练方法包括：获取训练数据；将所述训练数据输入至基于深度置信网络的初始模型中进行训练，获得多输出土地覆盖分类模型，其中，所述初始模型包含N级输出，所述N级输出包括设置于所述初始模型最后一个网络层的输出和设置于所述初始模型第一个网络层至倒数第二个网络层中任意N-1个网络层的N-1级输出，根据所述N级输出的损失确定总损失，基于所述总损失进行反向传播，以调整所述初始模型的参数，N为大于或等于2的整数。本发明可使模型反向传播时不易发生梯度消失现象，有利于提高分类精度。
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公开(公告)号：CN119085512B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202411002988.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 湖北省测绘工程院
IPC: G01B11/16
Abstract: 本发明提供了一种基于多源监测数据融合的滑坡内隧洞形变预测方法及系统，涉及滑坡监测技术领域，该方法包括：获取采集数据，基于所述滑坡表面形变时间序列数据集，筛选与所述滑坡内部隧洞形变时间序列数据之间满足预设相关条件的一种或者多种所述滑坡表面形变时间序列数据；将筛选出的所述滑坡表面形变时间序列数据和所述滑坡内部隧洞形变时间序列数据作为样本数据，基于所述样本数据建立多元时间序列分析模型。本发明，补齐了最新时间点下滑坡内隧洞形变时间序列数据，提高了滑坡内隧洞形变时间序列数据的时序连续性和健壮性。
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公开(公告)号：CN119888303A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411771135.8
申请日：2024-12-04
Applicant: 中国自然资源航空物探遥感中心 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/25 , G06V20/13 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种岩性场景分类方法、系统及存储介质，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：对检测区域的多遥感影像进行特征提取，得到多个遥感影像特征，其中，遥感影像特征包括空间特征和光谱特征；对空间特征和光谱特征进行自适应学习，生成邻接矩阵；通过图卷积网络，根据邻接矩阵中的节点之间的信息，对遥感影像特征进行更新，得到遥感影像特征对应的全局‑局部特征；通过对比学习模型，对全局‑局部特征进行对比学习，得到优化后的最终特征；对最终特征进行特征融合与分类处理，得到检测区域的岩性场景分类结果。本发明有效地对遥感影像中特征分布接近的岩性类别进行分类，并提高岩性类别的分类精度。
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