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公开(公告)号：CN118097654A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410228517.X
申请日：2024-02-29
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于UNet的土壤多类别孔隙三维辨识方法及装置，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取土壤孔隙图像三维数据；将土壤孔隙图像三维数据输入至土壤孔隙识别模型中，得到土壤孔隙识别模型输出的多类别孔隙识别结果；其中，土壤孔隙识别模型是基于土壤孔隙训练图像和对土壤孔隙训练图像进行体素级标注得到的标签进行训练得到的；土壤孔隙识别模型用于基于输入的土壤孔隙图像三维数据、利用密集注意力机制和多尺度融合注意力机制进行多类别孔隙特征识别，得到多类别孔隙识别结果。本发明提高了模型对于三维多尺度特征提取的能力，并充分融合编码信息和解码信息，提升土壤多类别孔隙的辨识精度。
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公开(公告)号：CN114387565A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210050994.2
申请日：2022-01-17
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供一种智能滑雪监测系统和滑雪数据监测方法。其中系统包括：智能穿戴设备和桌面终端；所述智能穿戴设备与所述桌面终端进行通信连接；所述智能穿戴设备用于采集滑雪数据，并将所述滑雪数据发送至所述桌面终端；所述桌面终端用于接收所述智能穿戴设备发送的所述滑雪数据，根据所述滑雪数据进行分析计算得到跌倒检测结果，并根据所述跌倒检测结果进行监控调度。本发明通过设置智能穿戴设备和桌面终端，将桌面终端与智能穿戴设备进行通信连接，接收智能穿戴设备采集的滑雪数据，根据所述滑雪数据进行分析计算，可准确的得到滑雪者的跌倒检测结果等运动状况，并根据所述跌倒检测结果进行监控调度，进一步确保滑雪者的安全。
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公开(公告)号：CN111798459A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010548394.X
申请日：2020-06-16
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于切换思想的无人机航拍树木自适应分割方法及系统，所述方法包括：计算图像的颜色复杂度，其中，图像为航拍的树木图像；根据颜色复杂度确定切换因子，并根据切换因子对所述图像进行分类；根据分类结果采用相应的分割方法对图像进行分割，以得到分离出树木和背景的分割图像；对分割图像进行二值化处理；计算二值化处理后的图像中各区域的区域信息，并确定出满足预设要求的目标区域，计算目标区域的连通域个数。本发明的基于切换思想的无人机航拍树木自适应分割方法，对航拍的树木图像的处理具有普适性，分割量化效率高，兼顾多种特征进行更精确的分割和量化，具有分割效果好的优点。
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