一种生态模块化高寒草甸修复方法

    公开(公告)号:CN111436335A

    公开(公告)日:2020-07-24

    申请号:CN202010279870.2

    申请日:2020-04-10

    Abstract: 本发明涉及一种生态模块化高寒草甸修复方法,包括以下步骤:⑴将农作物秸秆中粗杆径部分打碎成小块,细杆径部分切割成小段,混合得到处理后的农作物秸秆;⑵将经无害化处理的动植物废弃物与粘土混合均匀,得到土肥拌和物;⑶将处理后的农作物秸秆与土肥拌和物均匀掺混后,加水搅拌,得到混合物;⑷混合物经压制、自然晾干,制得带联结部位的5孔多边形生态模块或3孔工字形生态模块;⑸在生态模块中种植草种,并培育至出芽阶段,得到培育好的生态模块;⑹在季风期结束后、雨季来临前,将培育好的生态模块铺设在沙化草地上,模块之间通过联结部位连接而成修复区即可。本发明具有植物成活率高、修复效率高且易于工业化施工作业的特点。

    一种基于双分支卷积神经网络的红外图像边缘增强方法

    公开(公告)号:CN112365426B

    公开(公告)日:2022-06-07

    申请号:CN202011341892.3

    申请日:2020-11-25

    Inventor: 赵文举 刘宇航

    Abstract: 一种基于双分支卷积神经网络的红外图像边缘增强方法,属于红外无损检测领域和图像处理领域,包括:构建红外无损检测边缘增强专用数据集;设计了一种基于双分支的红外无损检测图边缘增强卷积网络。首先使用红外检测设备采集红外图像,并利用边缘检测得到红外无损检测的边缘图像;将原始图像与对应的边缘图像组成双输入,输入到双通道卷积网络的特征提取模块,将边缘图像网络分支中提取到的信息输入到原始图像分支网络,增化边缘信息,并通过注意力机制重新调整强化后的图像特征。能有效提升红外图像的边缘增强性能,解决了红外图像中边缘模糊的问题,提升了缺陷的可读性。

    一种基于双分支卷积神经网络的红外图像边缘增强方法

    公开(公告)号:CN112365426A

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202011341892.3

    申请日:2020-11-25

    Inventor: 赵文举 刘宇航

    Abstract: 一种基于双分支卷积神经网络的红外图像边缘增强方法,属于红外无损检测领域和图像处理领域,包括:构建红外无损检测边缘增强专用数据集;设计了一种基于双分支的红外无损检测图边缘增强卷积网络。首先使用红外检测设备采集红外图像,并利用边缘检测得到红外无损检测的边缘图像;将原始图像与对应的边缘图像组成双输入,输入到双通道卷积网络的特征提取模块,将边缘图像网络分支中提取到的信息输入到原始图像分支网络,增化边缘信息,并通过注意力机制重新调整强化后的图像特征。能有效提升红外图像的边缘增强性能,解决了红外图像中边缘模糊的问题,提升了缺陷的可读性。

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