公开(公告)号：CN118212467A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410387386.X

申请日：2024-04-01

Applicant: 南湖实验室

Inventor： 张学鹏 ,  邢江河 ,  黄耕淮 ,  黄莹双 ,  勾鹏 ,  刘洋 ,  聂维 ,  王坤鑫

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/766 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T3/4053 ,  G06T9/00

Abstract: 本发明公开了一种土地利用分类和影像重建方法、装置、介质及产品，涉及遥感土地利用分类技术领域，该方法包括：获取目标区域的初始遥感影像；初始遥感影像的分辨率为第一分辨率；将初始遥感影像输入至训练好的多任务深度学习模型中，得到目标区域的土地分类结果和影像重建结果；影像重建结果的分辨率为第二分辨率；第二分辨率高于第一分辨率，本发明采用中低分辨率遥感影像和训练好的多任务深度学习模型进行土地利用分类和高分辨率遥感影像重建，可在降低成本的同时提高土地利用分类和高分辨率影像重建的精度。

公开(公告)号：CN117333780A

公开(公告)日：2024-01-02

申请号：CN202311470666.9

申请日：2023-11-07

Applicant: 南湖实验室

Inventor： 聂维 ,  勾鹏 ,  张学鹏 ,  王坤鑫 ,  刘洋 ,  王朋 ,  周天宇 ,  王思瑜 ,  杜琪琪

IPC: G06V20/13 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种基于水污染监测分析驱动因素的方法、系统及设备，涉及环境污染分析领域；所述方法包括：获取目标地区的高分卫星遥感图像；将高分卫星遥感图像输入至地表类型预测模型，确定地表类型；根据地表类型确定遥感数据；对遥感数据进行特征提取以及标准化处理，得到地表遥感处理数据；将地表遥感处理数据输入至水质反演模型，输出水质参数；对水质参数进行标准化处理，得到水质处理参数；将水质处理参数输入至驱动因素分析模型，输出水环境驱动因素数据。本发明能够快速高效的实现对水环境影响因素的分析。

公开(公告)号：CN116758426A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310776569.6

申请日：2023-06-28

Applicant: 南湖实验室

Inventor： 刘洋 ,  王朋 ,  勾鹏 ,  聂维 ,  张学鹏 ,  王坤鑫 ,  欧阳宁雷 ,  赵博 ,  王思瑜 ,  周天宇 ,  王峰

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/82 ,  G06V10/24 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开一种浮游藻类检测方法、系统及电子设备，涉及计算机视觉技术领域。本发明通过采用河道浮游藻类检测模型能够基于待检测河道不同区域、不同河段的影像数据，精确、快速的得到逐像素的浮游藻类检测结果。并且，本发明在河道浮游藻类检测模型中设置多个域自适应特征提取模块，能够提高对影像数据中目标与背景差异的区分能力，设置多个边界对齐模块能够增强目标特征提取能力，能够显著提高浮游藻类检测的精确度，进而有效降低浮游藻类治理的经济、生态成本。

公开(公告)号：CN115908369A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211604247.5

申请日：2022-12-13

Applicant: 南湖实验室

Inventor： 刘洋 ,  勾鹏 ,  张学鹏 ,  聂维 ,  欧阳宁雷 ,  周天宇 ,  王思瑜 ,  王朋

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/13 ,  G06T5/50 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明提供了一种基于语义对齐和特征增强的变化检测方法，它解决了边缘检测准确度较差等问题，其包括如下步骤：S1：在编码阶段以ResNet34网络结构构建三分支特征提取器，其中两个时相特征提取分支参数F1、F2共享，融合特征分支参数F3/F独立；S2：通过语义流对齐模块FAM对三分支特征进行融合调度，来自于同分支低维度池化特征标记为F3，与其他两个分支融合结果标记为F；S3：融合特征F作为远程信息通过注意力特征增强模块FEM进行信息增强并与解码阶段同维度信息进行叠加；S4：解码阶段通过结合倒置残差的转置卷积组TCG逐层恢复分辨率至与原图一致，最终输出逐像素变化辨识结果。本发明具有边缘检测准确度高等优点。

公开(公告)号：CN115330720A

公开(公告)日：2022-11-11

申请号：CN202210973707.5

申请日：2022-08-15

Applicant: 南湖实验室

Inventor： 刘洋 ,  勾鹏 ,  聂维 ,  欧阳宁雷 ,  周天宇 ,  许诺 ,  张学鹏

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/40 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种无人机影像地表固废检测模型及检测方法，包括：S1.对输入图像进行多次特征提取依次得到多层特征；S2.对S1的最深层特征进行不对称分解并将其输出作为恢复的最深层特征；S3.对上一层特征进行通道注意力处理，对上一层特征及恢复的下一层特征进行语义流对齐处理，随后将通道注意力处理的输出与语义流对齐处理的输出叠加输出得到恢复的上一层特征；对各层特征逐层进行以上处理直至恢复至第一层特征；S4.对恢复的第一层特征进行反卷积处理；S5.基于步骤S4恢复的特征输出预测结果。本方案能够加强模型的特征提取能力，实现更有效的信息提取和传递，有效优化分辨率恢复过程中导致的边缘语义不对齐问题。