基于卷积神经网络的凤眼莲差值变化检测方法

    公开(公告)号:CN118261866B

    公开(公告)日:2024-09-03

    申请号:CN202410326414.7

    申请日:2024-03-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的凤眼莲差值变化检测方法,包括以下步骤:步骤S1:使用IDL语言实现Canny算子对遥感影像瞬时水边线提取,得到提取结果;步骤S2:根据提取结果,计算OTSU阈值,得到阈值结果;步骤S3:根据阈值结果,对阈值结果进行卷积神经网络分类,得到卷积神经网络分类结果;步骤S4:通过将不同时相的二值化分类结果进行逐像元差分,得到具有动态特征的凤眼莲像元;步骤S5:根据具有动态特征的凤眼莲像元,提取凤眼莲;本发明解决了现有技术中凤眼莲遥感监测的研究大都分别南非以及热带亚热带国家展开,研究方法一般为监督分类、时间序列空间分布等,容易受到光谱可分性限制,缺少高精度的凤眼莲监测方法。

    家畜放牧路径规划方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118863202A

    公开(公告)日:2024-10-29

    申请号:CN202410987912.6

    申请日:2024-07-23

    Abstract: 本发明提供一种家畜放牧路径规划方法、装置、电子设备及存储介质,涉及电数字数据处理技术领域,该方法包括:以放牧路径的总长度最短以及放牧路径与饮水点之间的距离最小为目标建立放牧路径规划目标函数;基于目标放牧区域中的饮水点、禁牧区、放牧起始点以及放牧终止点的位置信息以及每一放牧访问点的位置信息,通过优化后的蚁群算法求解放牧路径规划目标函数,获得待放牧家畜在目标放牧区域内的最优放牧路径。本发明提供的家畜放牧路径规划方法、装置、电子设备及存储介质,通过改进启发式因子、引入多目标优化以及优化全局信息素浓度更新方式,对传统的蚁群算法进行优化,能基于优化后的蚁群算法有效提高放牧路径的规划效率。

    基于卷积神经网络的凤眼莲差值变化检测方法

    公开(公告)号:CN118261866A

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202410326414.7

    申请日:2024-03-21

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的凤眼莲差值变化检测方法,包括以下步骤:步骤S1:使用IDL语言实现Canny算子对遥感影像瞬时水边线提取,得到提取结果;步骤S2:根据提取结果,计算OTSU阈值,得到阈值结果;步骤S3:根据阈值结果,对阈值结果进行卷积神经网络分类,得到卷积神经网络分类结果;步骤S4:通过将不同时相的二值化分类结果进行逐像元差分,得到具有动态特征的凤眼莲像元;步骤S5:根据具有动态特征的凤眼莲像元,提取凤眼莲;本发明解决了现有技术中凤眼莲遥感监测的研究大都分别南非以及热带亚热带国家展开,研究方法一般为监督分类、时间序列空间分布等,容易受到光谱可分性限制,缺少高精度的凤眼莲监测方法。

    放牧路径规划方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118960763A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410991698.1

    申请日:2024-07-23

    Abstract: 本发明提供一种放牧路径规划方法、装置、电子设备及存储介质,涉及遥感技术领域,该方法包括:基于目标放牧区域的遥感影像,将目标放牧区域划分为不同牧草等级的区块,基于每一待放牧牲畜的特征信息,获得每一牧草等级对应的待放牧牲畜群,目标放牧区域中任一牧草等级的区块的数量为多个,构建每一放牧路径规划目标对应的目标函数,基于多目标动态规划算法和每一放牧路径规划目标对应的目标函数,获取每一牧草等级对应的待放牧牲畜群对每一牧草等级的区块的巡航顺序,进而确定每一牧草等级对应的待放牧牲畜群的放牧路径。本发明提供的放牧路径规划方法、装置、电子设备及存储介质,能在复杂场景下更高效地获取最优放牧路径规划。

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