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公开(公告)号：CN118865184B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411347302.6
申请日：2024-09-26
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心) , 东华理工大学南昌校区
IPC: G06V20/17 , G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘增强的堤防裂缝险情智能识别方法，包括改进和训练边缘增强的YOLOv8模型，改进和训练YOLOv8模型具有以下内容：数据采集，制作样本，生成样本和划分数据集，改进边缘增强的YOLOv8模型，训练边缘增强的YOLOv8模型：利用边缘增强的YOLOv8模型的堤防裂缝险情检测，堤防裂缝险情的确定。本发明将利用边缘特征提取模块,提取图像高频边缘信息，有利于堤防裂缝险情的特征；设计两个主干网络特征提取模块来提高堤防裂缝险情检测的准确性；设计一种新的特征增强融合模块用于融合各种特征，从而有效提高了堤防裂缝险情检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118865184A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411347302.6
申请日：2024-09-26
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心) , 东华理工大学南昌校区
IPC: G06V20/17 , G06V20/52 , G06V20/70 , G06V10/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘增强的堤防裂缝险情智能识别方法，包括改进和训练边缘增强的YOLOv8模型，改进和训练YOLOv8模型具有以下内容：数据采集，制作样本，生成样本和划分数据集，改进边缘增强的YOLOv8模型，训练边缘增强的YOLOv8模型：利用边缘增强的YOLOv8模型的堤防裂缝险情检测，堤防裂缝险情的确定。本发明将利用边缘特征提取模块,提取图像高频边缘信息，有利于堤防裂缝险情的特征；设计两个主干网络特征提取模块来提高堤防裂缝险情检测的准确性；设计一种新的特征增强融合模块用于融合各种特征，从而有效提高了堤防裂缝险情检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118397462A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410853815.8
申请日：2024-06-28
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种基于双通道深度神经网络的遥感图像道路提取方法，属于遥感图像道路提取技术领域，该方法包括如下步骤：构建道路提取模型，所述道路提取模型为可同时提取道路特征信息和建筑物特征信息的双通道深度神经网络，所述双通道深度神经网络包括道路特征信息提取分支、建筑物特征信息提取分支、特征融合分支、特征解码模块、分割分支和连通分支；对公开数据集进行裁剪生成道路提取模型的训练集和测试集；使用训练集和测试集对所述道路提取模型进行训练，并使用训练完成的道路提取模型从图像中进行道路提取。本发明方法能够同时学习道路特征和建筑物特征信息，区分具有相似光谱特性的道路和建筑物信息，使得道路提取的结果更加准确。
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公开(公告)号：CN118330775A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410749695.7
申请日：2024-06-12
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G01V11/00 , G06Q50/02 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06N3/0499 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种伸展背景下的铀矿圈定方法及系统，涉及地质科学技术领域。一种伸展背景下的铀矿圈定系统，包括有：铀矿圈定先导模块、铀矿圈定分析模块和铀矿圈定局部钻探模块。本发明通过利用历史地质监测数据与实时监测数据相结合，提供了一个更为全面和动态的地质信息框架，帮助更准确地预测铀矿圈定趋势面，从而大大提升了勘探的效率和预测结果的准确性；通过每隔固定时间间隔获取实时地质监测数据，可以实现对目标区域地质变化的动态监测；结合群体优化算法对局部钻探点选择与迭代筛选，确保了铀矿探测过程中能够快速响应地质变化，及时调整勘探策略。
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公开(公告)号：CN116883612A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311152852.8
申请日：2023-09-08
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Abstract: 本发明提供了一种三维场景模型生成方法及系统，该方法包括：检测出与三维场景模型构建指令对应的目标区域，并在预设地图数据库中查找出与目标区域对应的区域规划图，区域规划图包括建筑区域、道路区域以及绿化区域；基于区域规划图的表面构建出对应的空间坐标系，并获取与建筑区域、道路区域以及绿化区域对应的设计图纸，设计图纸包括与建筑区域、道路区域以及绿化区域对应的三维尺寸；通过空间坐标系在区域规划图上创建出对应的建筑三维模型、道路三维模型以及植被三维模型，并将建筑三维模型、道路三维模型以及植被三维模型对应映射至建筑区域、道路区域以及绿化区域中。本发明能够简单、快速的生成需要的三维场景模型，提升了工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116580328B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310849642.8
申请日：2023-07-12
Applicant: 江西省水利科学院(江西省大坝安全管理中心、江西省水资源管理中心) , 东华理工大学南昌校区
IPC: G06V20/17 , G06V10/762 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基于多任务辅助的热红外图像堤坝渗漏险情智能识别方法，包括改进和训练UNet模型、利用改进和训练UNet模型的堤坝渗漏险情检测两个过程。改进和训练UNet模型具有以下内容：数据采集,制作样本，生成样本和划分数据集，改进UNet模型，训练改进的UNet模型，利用改进和训练UNet模型的堤坝渗漏险情检测，堤坝渗漏险情的确定,堤坝渗漏险情检测。本发明的有益效果是：本发明将堤坝渗漏险情与背景分离的二分类问题转换成多分类问题，通过对这些易干扰堤坝渗漏险情的检测的地物进行识别，有利于提升堤坝渗漏险情的检测精度；针对堤坝渗漏险情小目标检测问题对Unet模型进行了改进，提升的检测的精度和速度。
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公开(公告)号：CN116109934B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310389864.6
申请日：2023-04-13
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Abstract: 本发明涉及图像识别领域，更具体涉及一种基于图像识别技术的地质断层识别方法及系统。所述方法包括：步骤S1：获取目标区域的二维地震剖面图，将二维地震剖面图划分网格，并进行K均值算法，获取第一地震图像；步骤S2：通过opencv分水岭算法将第一地震图像划分成包含多个小区域的第二地震图像；步骤S3：建立坐标系，并基于每个小区域的坐标位置和像素灰度值获取层位线；步骤S4：基于每一层位线上相邻的第一小区域和第二小区域的最短距离判断是否存在断点；步骤S5：对断点进行真伪识别，在并基于全部层位线上的小区域之间的断层区获取断层信息；本发明解决了细小断层识别不准确且计算复杂的问题。
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公开(公告)号：CN116030354A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310321783.2
申请日：2023-03-29
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Abstract: 本发明公开了一种基于遥感数据融合的地质灾害分析方法及系统，包括步骤S1：将历史遥感数据集和灾害遥感数据集内的所有遥感数据融合为第一图像和第二图像；步骤S2：分别对第一图像和第二图像进行视觉解释，获取第一地物信息数据和第二地物信息数据；步骤S3：将两个地物信息数据分别填充至第一表格和第二表格中；步骤S4：对比两个表格，以发现受灾害影响的区域；其中步骤S2中包括步骤S21：基于第一识别模型和第二识别模型对网格区域进行视觉解释，对比两个模型的视觉解释结果，以发现其中的错误信息。本发明通过建立多个识别模型对地物进行视觉解释，从而对视觉解释结果进行相互验证，避免视觉解释结果出错。
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公开(公告)号：CN115272619A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202211186002.5
申请日：2022-09-28
Applicant: 东华理工大学南昌校区
Abstract: 本发明提供了一种地质图连图方法，获取实际材料图，包括等高线和地质填图路线数据，地质填图路线数据包括：地质点、分段路线、点间界线和产状；将等高线转换成带高程属性的三维散点并进行三角剖分构建DEM面；将地质点垂直投影到DEM面；加密分段路线和点间界线中的节点；将加密后的分段路线和加密后的点间界线垂直投影到DEM面；根据产状的数据计算三维空间向量；根据点间界线与对应的向量数据向两侧拉伸，创建分段地质界面；根据分段地质界面的类型做相应处理，生成地质界面；获取地质界面与DEM面的交线，交线即为地表出露的地质界线；将地表出露的地质界线投影至水平面，完成地质图连图。本发明提高了地质图地质界线的精度。
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公开(公告)号：CN114384383A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210280331.X
申请日：2022-03-22
Applicant: 东华理工大学南昌校区
IPC: G01R31/14
Abstract: 本申请涉及一种用于定位特高频局部放电点的电路及方法，它包括依次串联的信号预处理模块、信号调理模块和单片机，所述信号预处理模块包括依次串联的带通滤波器、低噪声放大器和功率检波电路，所述信号调理模块包括缓冲器、第一比较器、第一模拟电子开关、阶梯积分电路和复位电路。本发明通过信号预处理模块和信号调理模块将特高频局部放电信号转化为周期性的阶梯式输出波形，通过单片机检测每个传感节点在单位时间内阶梯式输出波形复位下降沿的次数，实现对局部放电源位置的定位，省略高速A/D转换器，对测量电路进行简化。
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