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公开(公告)号:CN110411369A
公开(公告)日:2019-11-05
申请号:CN201910681996.X
申请日:2019-07-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种简易三维激光扫描装置,包括底座,所述底座上端通过控制块连接有电控平台,所述电控平台上端转动连接有升降柱,所述升降柱上方设有用于获取物体表面信息的扫描器,所述扫描器连接用于驱动其升降以完成纵向扫描的升降部件,所述升降柱连接用以驱动其转动以实现扫描器周向扫描的旋转部件。本发明针对现有装置的弊端进行改进,设计了三维扫描方式,快速高精度获取扫描范围内的三维坐标和图像,经过数据处理可形象直观地展示被测量对象的细节信息,利用蜗轮蜗杆和螺纹螺杆作为传动方式,使得装置工作的稳定性得以提高,选用了步进电机作为升降部件和旋转部件的传输动力,从而使得装置运行更加可靠,实用性强。
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公开(公告)号:CN116629654A
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202310235473.9
申请日:2023-03-13
Applicant: 吉林大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供了一种基于物元模型的耕地质量预警方法,包括:构建耕地质量预警物元;耕地质量预警物元包括多个耕地质量预警等级、耕地质量预警指标特征和耕地质量预警指标特征的数值;确定耕地质量预警物元的经典域和节域;基于耕地质量预警物元,分别根据耕地质量预警指标特征中的正向指标和负向指标确定不同类型的模糊侧距关联函数;根据模糊侧距关联函数计算各个耕地质量预警指标特征的优度值;根据各个优度值计算综合优度值,并确定耕地质量预警等级。本发明可以兼顾正向指标和负向指标对耕地质量的影响,提供更加客观、科学的预警结果。
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公开(公告)号:CN111899249A
公开(公告)日:2020-11-06
申请号:CN202010777887.0
申请日:2020-08-05
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明涉及基于ResNet50和DeeplabV3+的卷积神经网络的遥感图像变化检测方法,解决了现有技术中传统的遥感图像变化检测处理效率低和处理精度差的问题。基于ResNet50和DeeplabV3+的卷积神经网络的遥感图像变化检测方法,步骤如下:(1)数据选取:数据选取训练集和验证集两幅遥感变化检测图像;(2)创建语义分割:利用deeplabv3plusLayers函数创建基于ResNet50网络的语义分割网络。本发明通过对网络进行输入层的改造,采用随机补片和图像增强技术直接处理大范围遥感图像,采用ResNet50和DeeplabV3+构建语义分割卷积神经网络,节省了图像裁剪操作,提高了变化检测的处理效率,降低了模型过拟合和内存消耗问题出现的可能性,保证了变化检测图像的完整性,提高了变化检测提取精度。
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