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公开(公告)号：CN118799507A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411287593.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T7/136
Abstract: 一种土壤团聚体三维孔隙结构的渐进式生成方法。属于信息化图像处理技术领域，具体涉及土壤团聚体结构特征分析技术领域。其解决了现有的生成对抗网络无法保留原始土壤团聚体孔隙特征分布规律的问题。针对现有生成模型无法保留原始土壤团聚体孔隙特征分布规律的问题，对生成对抗网络框架进行适应性改进，能够自动、快速生成大量较为清晰、视觉效果逼真、具有多样性的土壤团聚体孔隙三维结构；将原始生成对抗网络的一次性生成过程，改为渐进式生成过程，能够捕捉孔隙结构在特定分辨率下的整体分布特性，而非仅仅关注单个子样本的具体细节特征，从而实现更好的生成效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119418141A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510024531.2
申请日：2025-01-08
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于图像数据处理技术领域，尤其为一种基于Mamba的遥感图像作物分类方法。该方法包括输入层、预处理模块、ENVI嵌入模块、3D卷积层、EMA通道注意力模块、Mamba Block模块、Uper Net解码器和输出层，Mamba Block通过独特的结构设计实现了高效的特征提取和信息融合，NDVI嵌入模块通过独特的算法设计将NDVI信息融入图像，提高了模型的分类精度和计算效率。本发明不仅提高了作物分类的精度，还优化了模型的计算效率，适合大规模遥感图像处理任务，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN118886343B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411388646.1
申请日：2024-10-08
Applicant: 吉林农业大学 , 吉林省众拓智农科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法和设备，属于农业信息化技术领域，解决土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法具有破坏性、无法实时观察土壤孔隙结构的动态变化和效率低问题。本发明的方法包括：获取土壤团聚体三维孔隙子结构数据集；基于孔隙子结构训练土壤团聚体三维孔隙生成对抗网络模型；使用差分策略获取起点孔隙特征和终点孔隙特征对应的输入噪声向量；使用球面线性插值获取中间噪声向量；将噪声向量输入到生成模型中，获取孔隙三维结构的动态演化过程。本发明适用于实时、准确地重建和预测土壤孔隙结构的变化过程。
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公开(公告)号：CN118886343A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411388646.1
申请日：2024-10-08
Applicant: 吉林农业大学 , 吉林省众拓智农科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法和设备，属于农业信息化技术领域，解决土壤团聚体三维孔隙结构动态演化过程的生成方法具有破坏性、无法实时观察土壤孔隙结构的动态变化和效率低问题。本发明的方法包括：获取土壤团聚体三维孔隙子结构数据集；基于孔隙子结构训练土壤团聚体三维孔隙生成对抗网络模型；使用差分策略获取起点孔隙特征和终点孔隙特征对应的输入噪声向量；使用球面线性插值获取中间噪声向量；将噪声向量输入到生成模型中，获取孔隙三维结构的动态演化过程。本发明适用于实时、准确地重建和预测土壤孔隙结构的变化过程。
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公开(公告)号：CN119418141B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510024531.2
申请日：2025-01-08
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明属于图像数据处理技术领域，尤其为一种基于Mamba的遥感图像作物分类方法。该方法包括输入层、预处理模块、ENVI嵌入模块、3D卷积层、EMA通道注意力模块、Mamba Block模块、Uper Net解码器和输出层，Mamba Block通过独特的结构设计实现了高效的特征提取和信息融合，NDVI嵌入模块通过独特的算法设计将NDVI信息融入图像，提高了模型的分类精度和计算效率。本发明不仅提高了作物分类的精度，还优化了模型的计算效率，适合大规模遥感图像处理任务，具有重要的应用价值。
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公开(公告)号：CN118799507B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411287593.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 吉林农业大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06T7/136
Abstract: 一种土壤团聚体三维孔隙结构的渐进式生成方法。属于信息化图像处理技术领域，具体涉及土壤团聚体结构特征分析技术领域。其解决了现有的生成对抗网络无法保留原始土壤团聚体孔隙特征分布规律的问题。针对现有生成模型无法保留原始土壤团聚体孔隙特征分布规律的问题，对生成对抗网络框架进行适应性改进，能够自动、快速生成大量较为清晰、视觉效果逼真、具有多样性的土壤团聚体孔隙三维结构；将原始生成对抗网络的一次性生成过程，改为渐进式生成过程，能够捕捉孔隙结构在特定分辨率下的整体分布特性，而非仅仅关注单个子样本的具体细节特征，从而实现更好的生成效果。
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