-
公开(公告)号：CN119470184A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411505688.9
申请日：2024-10-28
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G01N15/075 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开基于简化气溶胶光学厚度反演的方法、系统、介质、设备，涉及气溶胶卫星遥感技术领域，方法包括：获取不同空间分辨率的地表多光谱遥感数据、地基实测AOD数据；根据地表多光谱遥感数据计算不同空间分辨率下气溶胶空间分布异质性，其最大值对应分辨率的地表多光谱遥感数据为目标数据；基于处理后的目标数据，在SARA算法基础上，使用牛顿迭代算法进行AOD反演；将单散射反照率SSA和不对称参数G的范围进行限制，基于SARA算法的两层循环，按照设定的步长测试所有限制的范围内的SSA和G，找到使反演的AOD和地基实测AOD最接近的SSA和G，得到研究区的AOD反演结果。本发明可以减少迭代次数和耗时。
-
公开(公告)号：CN114219988B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111409265.3
申请日：2021-11-25
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉图歌信息技术有限责任公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出了一种基于ViT框架的多类目岩矿快速分类方法、设备及存储介质，通过构建自然岩矿图像识别模型，其中自然岩矿图像识别模型的预处理模块对岩矿图像数据进行特征预提取和抑制过拟合处理，并输入至数据处理模块中进行参数训练和Token提取，再输入至结果处理模块根据所述参数训练和Token提取结果进行Token分离和类别映射并输出分类结果。本发明在构建自然岩矿图像识别模型时，在采用迁移卷积联合ViT框架的基础上，加入了STFE模块、ECTG模块、Mlti‑Head P‑Attention模块以及RCLinaer层，从而减缓过拟合，提升映射的容错率，更加精确完整地提取图像数据的特征，实现了减少岩矿图像数据中干扰因素对分类结果的影响，在大容量多类目的情况下实现对岩矿图像的快速精准识别的目的。
-
公开(公告)号：CN116343036A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310286422.9
申请日：2023-03-22
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0895 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种耦合归一化植被指数的半监督全局感知城市绿地识别方法，对获取的已有标签城市高分遥感影像和目标城市高分遥感影像分别进行数据剪裁处理和NDVI绿地信息提取，处理后得到绿地样本，进而加入到训练集；将深度学习方法SegFormer作为模型，利用训练集对模型进行训练；利用训练得到的模型预测目标城市的绿地；根据目标城市的绿地的预测结果，在遥感影像上进行裁剪来制作新的绿地样本，选择置信度高的新的绿地样本作为伪标签，加入训练集对模型进行再训练；利用再训练后的模型进行预测，得到目标城市的绿地图斑。本发明的有益效果是：在减少人为工作量以及提高工作效率的前提下，更为精准而有效可靠的完成对目标城市高分遥感图像的绿地识别。
-
公开(公告)号：CN114219988A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111409265.3
申请日：2021-11-25
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 武汉图歌信息技术有限责任公司
Abstract: 本发明提出了一种基于ViT框架的多类目岩矿快速分类方法、设备及存储介质，通过构建自然岩矿图像识别模型，其中自然岩矿图像识别模型的预处理模块对岩矿图像数据进行特征预提取和抑制过拟合处理，并输入至数据处理模块中进行参数训练和Token提取，再输入至结果处理模块根据所述参数训练和Token提取结果进行Token分离和类别映射并输出分类结果。本发明在构建自然岩矿图像识别模型时，在采用迁移卷积联合ViT框架的基础上，加入了STFE模块、ECTG模块、Mlti‑Head P‑Attention模块以及RCLinaer层，从而减缓过拟合，提升映射的容错率，更加精确完整地提取图像数据的特征，实现了减少岩矿图像数据中干扰因素对分类结果的影响，在大容量多类目的情况下实现对岩矿图像的快速精准识别的目的。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.022 seconds)
