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公开(公告)号：CN114255247A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111576669.1
申请日：2021-12-22
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 桂林理工大学 , 中国农业科学院农业信息研究所
IPC: G06T7/11 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Unet++网络模型的丘陵地块深度分割与提取方法，包括以下步骤：步骤1：获取研究区内GF‑1的遥感影像数据并进行预处理；步骤2：结合实地调查和目视解译，利用图像分割中多尺度分割方法制作不同分割尺度的数据集；步骤3：比较最优的分割尺度，再次修正，使之能够满足训练集的精度要求；步骤4：将修正后的训练集图像采用规则格网裁切；步骤5：通过数据增强操作对数据进行填充，并按4：1的比例将影像划分为训练集和验证集；步骤6：使用基于余弦退火学习率的Unet++网络进行建模；本发明建立基于余弦退火学习率的Unet++网络模型的原理简单，操作方便，具有较大的灵活性和实用性同时具有较强的普适性。
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公开(公告)号：CN112613545B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202011490474.0
申请日：2020-12-17
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 交通运输部规划研究院 , 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱遥感数据提取水体的方法，包括以下步骤：步骤1：大量获取多种地表类型的遥感反射率数据作为训练数据集；步骤2：分别求取每个地类训练数据集的平均反射率；步骤3：分别将每类平均反射率的各个波段除以各自的绿光波段反射率，得到对应的比例系数；步骤4：将比例系数与水体通用模型进行结合，列出不等式组；步骤5：求解不等式组，得到最终的水体提取模型。本发明可以利用国产卫星数据进行水体提取，解决了冰雪与水体难以区分的难题。
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公开(公告)号：CN112613545A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011490474.0
申请日：2020-12-17
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 交通运输部规划研究院 , 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多光谱遥感数据提取水体的方法，包括以下步骤：步骤1：大量获取多种地表类型的遥感反射率数据作为训练数据集；步骤2：分别求取每个地类训练数据集的平均反射率；步骤3：分别将每类平均反射率的各个波段除以各自的绿光波段反射率，得到对应的比例系数；步骤4：将比例系数与水体通用模型进行结合，列出不等式组；步骤5：求解不等式组，得到最终的水体提取模型。本发明可以利用国产卫星数据进行水体提取，解决了冰雪与水体难以区分的难题。
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公开(公告)号：CN112327388B
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202010091126.X
申请日：2020-02-13
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所 , 河北地质大学
Abstract: 本发明公开了一种基于全遥感数据的全天候相对湿度估算方法，该方法从MODIS卫星遥感的水汽产品数据、云产品数据和大气廓线产品数据分别读取大气水汽含量、地表温度、温度廓线、湿度廓线和大气压廓线；利用地表温度、大气压廓线和温度廓线，推导获得全天候饱和水汽压；大气水汽含量、大气压廓线和湿度廓线，推导获得全天候实际水汽压；利用得到的全天候饱和水汽压和实际水汽压计算全天候相对湿度，并进行Savitzky‑Golay滤波，得到最终的全天候相对湿度。本发明提供的基于全遥感数据的全天候相对湿度估算方法，在不借助于任何辅助数据的基础上，完全利用MODIS卫星遥感数据，计算全天候相对湿度，方法简单，结果准确。
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公开(公告)号：CN112327388A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202010091126.X
申请日：2020-02-13
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于全遥感数据的全天候相对湿度估算方法，该方法从MODIS卫星遥感的水汽产品数据、云产品数据和大气廓线产品数据分别读取大气水汽含量、地表温度、温度廓线、湿度廓线和大气压廓线；利用地表温度、大气压廓线和温度廓线，推导获得全天候饱和水汽压；大气水汽含量、大气压廓线和湿度廓线，推导获得全天候实际水汽压；利用得到的全天候饱和水汽压和实际水汽压计算全天候相对湿度，并进行Savitzky‑Golay滤波，得到最终的全天候相对湿度。本发明提供的基于全遥感数据的全天候相对湿度估算方法，在不借助于任何辅助数据的基础上，完全利用MODIS卫星遥感数据，计算全天候相对湿度，方法简单，结果准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117405704A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311274290.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开一种星载GNSS‑R土壤湿度降尺度反演方法，属于微波遥感技术领域。本发明方法通过对星载GNSS‑R观测数据进行质量控制，提取出特征参数，并采用均值法对特征参数和相关辅助要素进行时空匹配，获得与SMAP 36km网格对应的训练样本集；同时，将特征参数和辅助要素重采样至3km空间分辨率，得到测试样本集；进而通过极限梯度增强算法建立星载GNSS‑R与SMAP土壤湿度之间的降尺度关系模型，经十倍交叉验证建模训练的精度；最后输入测试样本集，实现分辨率为1Day/3km的土壤湿度高精度反演。本发明方法应用范围广，能够将星载GNSS‑R土壤湿度反演的空间分辨率提高3倍，解决现有技术中出现的问题。
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公开(公告)号：CN111402295B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202010164737.2
申请日：2020-03-11
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于对象检测和跟踪的移动物体识别方法，获取yolo‑tiny框架对具有液体箱的标签数据进行训练，得到液体箱检测模型，利用所述检测模型依次对视频帧图像进行检测，得到液体箱的检测框；其次基于对象跟踪算法，依次统计液体箱并生成对应的跟踪器；再次基于跟踪对象检测算法，依次统计跟踪器对应的液体箱是否被跟丢或已被跟踪到的次数。最后如果液体箱已被跟丢或者已被跟踪到的次数超过设置的阈值，那么基于移动对象检测算法进行评估液体箱是否存在正确的移动过程。解决了计算机量化液体箱移动过程的问题，能够准确监测液体箱是否移动以及移动过程。
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公开(公告)号：CN116502748A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310338242.0
申请日：2023-03-31
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F17/18 , G06N20/00 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及滑坡空间风险性预测技术领域，具体涉及一种融合多影响因素的滑坡空间风险性预警决策机制研究方法，通过获取区域历史滑坡数据，并与全面、丰富和准确的影响因子进行融合分析，构建滑坡空间风险性预测模型。在对滑坡高风险地区进行预警的同时，对不同的滑坡影响因素进行分析，综合考虑影响因子的贡献性、因子间的交互作用对滑坡的影响，了解不同滑坡的发生机理并总结滑坡的发生发育规律，为区域滑坡灾害的预警以及防灾减灾策略的制定提供理论和实际依据，通过利用机器学习模型或基于统计学和机器学习方法相耦合的模型，解决现有监测方法中工作量大、预警成本高以及无法实时监测的技术问题。
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公开(公告)号：CN111339914B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202010111924.4
申请日：2020-02-24
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06V20/00 , G06V10/762 , G06V10/44 , G06V10/422 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种基于单张图片的室内天花板地面识别方法，对获取的图像进行转化和抽象化，获得对应的空间结构特征图，遍历所述空间结构特征图中的所有直线，计算出所述直线两两相交的交点及其欧式距离，并将所述欧式距离小于设定阈值的对应交点进行聚类，得到中心点，然后根据所述中心点更新并选出直线之间的角度大于90度的对应的三条所述直线，并将设定的承重墙直线与设定条件进行对比，统计并判断分别为天花板和地面的数量，准确的识别天花板和地面。
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公开(公告)号：CN111368770B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010164725.X
申请日：2020-03-11
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于骨骼点检测与跟踪的手势识别方法，利用骨骼点检测模型检测所有工厂人员的骨骼点，得到对应检测框，利用对象跟踪算法统计工厂人员，并生成对应的跟踪器，同时判断所述检测框与所述跟踪器内存储的跟踪框的匹配度，并再次利用所述对象跟踪算法统计所述工厂人员的被跟踪情况，然后将所述图像输入到CNN模型中依次经过4组卷积层进行特征提取后，对所述跟踪框利用ROI Align得到设定尺寸的区域特征图，再经过2组全连接层得到特征向量，然后依次经过LSTM模型中的舍弃门、添加门和输出门进行训练后，输出设定特征向量，并根据所述设定特征向量，由SoftMax分类器预测是否存在做手势的过程，准确检测工厂人员是否做出正确完整连贯的倒车手势。
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