一种基于多任务的变化检测方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN117349648A

    公开(公告)日:2024-01-05

    申请号:CN202311176466.2

    申请日:2023-09-12

    Abstract: 本发明涉及计算机领域,公开一种基于多任务的变化检测方法、装置、设备及存储介质,该方法包括基于变化检测多任务模型对待推理数据进行检测,获得变化检测结果,具体为:通过分割模型对待推理数据进行特征提取,获得推理特征向量;基于相似度算法计算推理特征向量与各样本子集的特征向量之间的相似度;获取相似度最高的样本子集对应的子任务权重,将子任务权重作为推理特征向量的推理权重对推理特征向量进行子任务推理,获得变化检测结果。由于是通过变化检测多任务模型对待推理数据进行变化检测,解决现有技术中自然资源监测监管与执法业务所监测的地物要素种类多且变化复杂导致模型训练和优化难度大、迭代周期长,提高了工程化生产效果和效率。

    多图层空间大数据叠加合并方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN114490899A

    公开(公告)日:2022-05-13

    申请号:CN202111618664.0

    申请日:2021-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种多图层空间大数据叠加合并方法、装置、设备及存储介质。包括:基于四叉树对空间数据集进行划分,四叉树各叶子节点分别存储有划分后的各子空间数据集;根据各叶子节点的最小外包围盒创建基底空间数据;将子空间数据集中的各空间要素依次与基底空间数据进行叠加交叉分析,合并各空间要素的叠加交叉结果,得到叶子节点的叠加交叉分析结果;合并各叶子节点的叠加交叉分析结果,得到叠加合并分析结果。本发明引入了基底空间数据,在子空间中将叠加合并分析转化为叠加交叉分析,简化了合并逻辑的判定流程,各划分范围内的数据与其对应的基底空间数据进行迭代裁切,避免了数据重复计算,节约了计算资源,提升了叠加合并分析的效率。

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