一种基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法

    公开(公告)号:CN114973011A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210538076.4

    申请日:2022-05-18

    Abstract: 一种基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法,属于图像提取方法领域。目前用于建筑物提取的深度学习方法中存在着缺少端到端模型设计、提取精度需要进一步提高等问题。一种基于深度学习的高分辨率遥感影像建筑物提取方法,基于基础网络结构U‑Net网络模型加入特征增强结构,构成编码器‑特征增强‑解码器的网络结构模型;之后,将激活函数ReLU替换为ELU;将U‑Net++网络和扩张卷积相结合,并引入残差网络,获取联系上下文的特征信息。本发明设计并实现增加特征增强和改变激活函数的U‑Net网络,提高了建筑物提取精度。设计的与混合空洞卷积相结合的U‑Net++网络模型能够实现针对少量遥感样本的建筑物提取。

    一种高分辨率的多角度遥感影像拍摄装置

    公开(公告)号:CN216437299U

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202122825757.2

    申请日:2021-11-18

    Inventor: 陆相竹 刘波

    Abstract: 本实用新型公开了一种高分辨率的多角度遥感影像拍摄装置,涉及摄像技术领域,包括装置框架,装置框架的外表面设置有叶片,装置框架的外表面设置有电池组件,电池组件的下端设置有摄像头,装置框架的下端设置有底部支架,摄像头的外表面设置有防护结构,底部支架的外表面设置有缓冲结构,防护结构包括开设于摄像头外表面的连接槽,摄像头的外表面连接槽处设置有保护盖,摄像头的外表面设置有保护壳,本实用新型提供了一种高分辨率的多角度遥感影像拍摄装置,解决了现有的高分辨率的多角度遥感影像拍摄装置的镜头部分直接暴露在外,在不使用时,不能够对其进行较好的保护,且在装置降落时会产生较大的震动,但装置没有缓冲措施的问题。

    一种不锈钢板表面缺陷快速检测设备

    公开(公告)号:CN216432884U

    公开(公告)日:2022-05-03

    申请号:CN202122826348.4

    申请日:2021-11-18

    Inventor: 刘波 陆相竹

    Abstract: 本实用新型公开了一种不锈钢板表面缺陷快速检测设备,涉及检测设备技术领域,底座上表面开设滑槽,滑槽内部转动连接第一螺杆,第一螺杆表面设置有两个螺纹座,螺纹座前表面均开设有与第一螺杆相适配的螺纹孔,通过转动第一螺杆可以使得螺纹孔纹路相反的两个螺纹座相互靠近,从而可以让激光的发射端与激光接收端靠近小板材的边缘进行工作,从而减少了板材工作时由于激光发射端与接收端到板材边缘距离太远而导致检测错误,增强了装置的实用性,通过转动第二螺杆可以使得两个螺孔纹路相反的安装座相互靠近,使得激光发射端和接收端紧贴板材上下表面,从而对板材上下表面同时进行检测,缩短了板材检测的时间,增加了工作效率。

Patent Agency Ranking