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公开(公告)号：CN119672329A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411586091.1
申请日：2024-11-08
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种目标物体分割方法及系统，涉及图像处理技术领域，所述方法包括：获取包含目标物体的检测图像，并对检测图像进行特征提取得到底层特征和上采样特征；通过级联聚合模块将底层特征和上采样特征进行融合得到级联特征图；通过边界提取模块将底层特征转化为边界特征图，并对边界特征图和级联特征图分别进行边界扩展和语义扩展，得到边界最终特征图和级联最终特征图；根据边界最终特征图和级联最终特征图对目标物体进行预测，得到目标物体的分割结果。本发明通过综合考虑目标物体的边界细节和整体语义信息，有效地提高了分割的准确性。
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公开(公告)号：CN118262104B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202410245146.6
申请日：2024-03-05
Applicant: 中国自然资源航空物探遥感中心 , 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/774
Abstract: 本发明提供了一种目标语义分割模型训练方法、生成方法、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，包括：获取目标语义分割数据集，目标语义分割数据集包括多个遥感图像信息，遥感图像信息包括标签值；通过对遥感图像信息进行特征提取得到融合特征，融合特征包括浅层融合特征、次深层融合特征和深层融合特征；根据遥感图像信息、浅层融合特征和次深层融合特征得到边界损失和整体损失；根据深层融合特征得到预测值，并根据预测值和标签值得到分割损失；根据边界损失、整体损失和分割损失得到目标损失；基于目标损失，通过目标语义分割数据集训练预设语义分割模型，得到目标语义分割模型。本发明提高了目标语义分割模型的分类精度。
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公开(公告)号：CN119085512A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411002988.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国地质大学(武汉) , 湖北省测绘工程院
IPC: G01B11/16
Abstract: 本发明提供了一种基于多源监测数据融合的滑坡内隧洞形变预测方法及系统，涉及滑坡监测技术领域，该方法包括：获取采集数据，基于所述滑坡表面形变时间序列数据集，筛选与所述滑坡内部隧洞形变时间序列数据之间满足预设相关条件的一种或者多种所述滑坡表面形变时间序列数据；将筛选出的所述滑坡表面形变时间序列数据和所述滑坡内部隧洞形变时间序列数据作为样本数据，基于所述样本数据建立多元时间序列分析模型。本发明，补齐了最新时间点下滑坡内隧洞形变时间序列数据，提高了滑坡内隧洞形变时间序列数据的时序连续性和健壮性。
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公开(公告)号：CN117789042A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410220401.1
申请日：2024-02-28
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种道路信息解译方法、系统及存储介质，涉及遥感技术领域，所述方法包括：获取遥感影像数据；根据遥感影像数据得到设定区域的DEM数据和光学影像数据并进行融合得到融合影像数据；将融合影像数据输入预设的残差网络道路语义分割模型；通过可变形卷积编码器和条带卷积解码器得到设定区域的道路特征；并将可变形卷积编码器输出的融合影像数据的特征图输入预设的密集连接网络模型得到设定区域的道路场景概率值；根据道路场景概率值得到分类损失值；根据道路特征，结合分类损失值和预设的联通优化子网络得到设定区域的道路预测图。提高遥感数据中道路信息提取的精准度，使最终得到的道路预测图在几何形状和道路场景判定方面更为可靠和准确。
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公开(公告)号：CN117746079A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311535635.7
申请日：2023-11-15
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/762 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种高光谱图像的聚类预测方法、系统、存储介质及设备，涉及图像处理技术领域，该方法包括：获取目标区域的高光谱图像；分割所述高光谱图像，生成超像素块；分别提取所述高光谱图像的像素特征和所述超像素块的超像素特征；采用对比学习算法分别提取所述像素特征的深度像素特征和所述超像素特征的深度超像素特征；采用K均值算法聚类所述深度像素特征和所述深度超像素特征，生成伪标签结果；采用所述K均值算法聚类所述伪标签结果，生成所述目标区域的地物标签。通过本发明的高光谱图像的聚类预测方法，不需要人工标注，可对像素级图像或超像素级图像进行聚类预测，得到噪声少、聚类效果好、高精度的聚类预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114844922B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202210439453.9
申请日：2022-04-25
Applicant: 海南水文地质工程地质勘察院 , 东北大学 , 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种基于物联网的基坑安全监测系统，包括现场数据采集模块、集成通讯模块、云服务器、移动终端和电脑端，所述现场数据采集模块用于采集基坑安全数据，并通过集成通讯模块将基坑安全数据发送至云服务器，所述云服务器用于基于基坑安全数据和预设数学模型计算趋势预测值，生成并分发安全报告，实现预测预警，所述移动终端和电脑端用于接收预测预警信息，所述电脑端还用于接入云服务器进行数据管理和系统运行参数设置，所述系统能够基于物联网设备实现对基坑的实时安全监测，从而帮助工作人员及时排查安全隐患，保障基坑施工安全。
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公开(公告)号：CN117197471B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311466037.9
申请日：2023-11-07
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V10/26 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种岩性制图方法及计算机设备，涉及计算机视觉技术领域；所述岩性制图方法包括：建立岩性类别标签图；根据土地覆盖数据，得到岩性类别标签图的多个类别区域的当前边界范围，并根据当前边界范围，更新岩性类别标签图；将更新后的岩性类别标签图的研究区域按照预设区域进行剪裁，得到多个场景，其中，多个场景包括边界场景和非边界场景；根据非边界场景的类别区域，对研究区域的岩性类别进行预测，得到研究区域的初始岩性分布图；根据边界场景和非边界场景，对研究区域的初始岩性分布图的边界进行类别分割，得到研究区域的最终岩性分布图。本发明得到了更准确和详细的岩性信息，简化了人工解译地质信息图，提高岩性制图(56)对比文件吴仕科 等.基于伪标签自细化的弱监督实例分割《.计算机应用研究》.2023,第40卷(第6期),全文.
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公开(公告)号：CN116524369B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310414490.9
申请日：2023-04-18
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/13 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/776 , G06V10/764 , G06N3/042 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了遥感影像分割模型构建方法、装置及遥感影像解译方法，涉及图像处理领域，遥感影像分割模型构建方法包括：获取原始多光谱影像，并对原始多光谱影像进行超像素分割，以得到超像素分割结果；对所述超像素分割结果进行特征提取，以得到初始超像素特征和初始超像素标签；获取类别共现矩阵；根据超像素分割结果构建拓扑图，并将类别共现矩阵融合到拓扑图中以得到初始拓扑图；根据超像素分割结果构建初始特征图，并根据初始特征图、初始超像素特征、初始拓扑图和初始超像素标签对原始分割模型进行训练及调优得到遥感影像分割模型。解决了在利用多光谱遥感图像对土地覆盖进行分类时因忽略不同局部区域的长程空间关系，导致边界信息丢失问题。
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公开(公告)号：CN116453710A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310702073.4
申请日：2023-06-14
Applicant: 中国地质大学(武汉)
Abstract: 本发明提供一种药物副作用预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及生物信息学技术领域。方法包括：根据待预测药物的分子式，确定原子特征矩阵和原子邻接矩阵，根据药物副作用集合，确定节点特征矩阵和节点邻接矩阵；根据原子邻接矩阵，确定第一原子特征矩阵，根据节点邻接矩阵，确定第一节点特征矩阵；根据原子特征与药物副作用之间的影响关系，确定第二原子特征矩阵和第二节点特征矩阵；融合第一原子特征矩阵和第二原子特征矩阵，确定预测原子特征矩阵，融合第一节点特征矩阵和第二节点特征矩阵，确定预测节点特征矩阵；根据预测原子特征矩阵和节点特征矩阵，确定待预测药物的预测矩阵。本发明可以提高了药物副作用预测的准确率。
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公开(公告)号：CN115862014A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310166348.7
申请日：2023-02-27
Applicant: 中国地质大学(武汉)
IPC: G06V20/70 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V20/13
Abstract: 本发明提供了矿区语义分割模型构建方法、装置及矿区语义分割方法，涉及矿区地物遥感分类领域，方法包括：获取原始矿区影像数据；对原始矿区影像数据进行预处理，得到原始矿区多光谱数据和原始矿区数字高程模型数据；对原始矿区多光谱数据和原始矿区数字高程模型数据进行分类体系构建，得到匹配的原始矿区地物分类标记数据；通过原始矿区多光谱数据、原始矿区数字高程模型数据和原始矿区地物分类标记数据对预设的原始HRNet模型进行训练和参数调优，得到基于HRNet的矿区语义分割模型。解决了现有基于语义分割方法的矿区分类精度低的问题。
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