一种光学遥感图像显著物体检测方法

    公开(公告)号:CN117934857A

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202410150217.4

    申请日:2024-02-02

    Abstract: 本发明公开了一种光学遥感图像显著物体检测方法,涉及深度学习图像显著性物体检测领域领域,为了克服遥感图像显著性物体检测网络精度不足的问题,本发明采取的技术方案主要包括以下步骤:S1:获取待检测图片;S2:利用ResNet‑50卷积神经网络作为解码器提取遥感图像特征。在编码时,抛弃ResNet‑50的第一层特征,整合了包含丰富语义信息的高级特征,并将后两层深层特征信息输送到多分支视野增强模块中以提升感受野,在进行解码细化前通过全局语义互补模块增强该网络提取全局语义信息的能力,在解码过程中,通过通道孪生交互模块重构输入特征,建立浅层特征、全局语义互补特征和深层特征之间的联系,获取完整的预测结果,从而更精确的检测出遥感图像显著物体。

    一种小容量EPS专用段码式智能巡检表

    公开(公告)号:CN202837518U

    公开(公告)日:2013-03-27

    申请号:CN201220558297.X

    申请日:2012-10-29

    Abstract: 一种小容量EPS专用段码式智能巡检表,其特征在于:包括中央处理器、A/D转换器、采集电路,所述的采集电路可采集EPS的电压、电流信号,并将采集到的电压、电流信号通过A/D转换器转换成数字信号传给中央处理器,采集电路分别与EPS的三相电压输出端及电池组输出端相连。本实用新型通过采样电路采集EPS的电压信号和电流信号,把被测量的信号转换成0~5V的直流电压信号,再通过A/D转换器转换成数字信号传给中央处理器,并将数值通过显示器显示出来,从而实时监测设备的运行情况。

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