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公开(公告)号:CN117173462A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311105267.2
申请日:2023-08-30
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06V10/26
Abstract: 基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类方法、电子设备及存储介质,属于遥感影像处理及深度学习语义分割技术领域。为解决土地可利用分类方法相似类别及类别边界精确分类问题,本发明包括构建多尺度归一化空间注意力机制层;构建多尺度归一化方向位置注意力机制层,构建多尺度归一化通道注意力机制层;构建土地利用分类网络模型,包括归一化多注意力特征提取网络和多深浅特征融合空洞卷积网络,采集城市‑农村域自适应地表覆盖数据集中的数据,进行数据预处理,得到土地数据集输入到构建的土地利用分类网络模型中,进行基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类训练,得到基于深浅特征及多注意力机制融合的土地分类模型。本发明分类精确。
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公开(公告)号:CN113408701A
公开(公告)日:2021-09-17
申请号:CN202110691758.4
申请日:2021-06-22
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
Abstract: 本发明涉及遥感技术与变量施肥技术领域,更具体的说是一种卷积神经网络土壤有机质分析模型构建系统及方法,包括以流程化操作的原始数据整理模块、波段变换模块、敏感性分析模块、变换波段分析模块、参数输入模块、卷积神经网络构建模块、模型训练模块、精度评定模块、剔除粗误差模块、模型验证模块、模型保存模块、模型再训练模块和成果图输出模块,敏感性分析模块用于分析土壤样本影像原始波段及变换波段对土壤有机质的敏感程度,标定输入波段参数,可以通过遥感与卷积神经网络的土壤有机质分析模型,指导精准全面施肥,从而避免出现施肥过多造成成本投入过大、污染环境,施肥过少导致土壤板结、影响作物生长的问题、破坏土地。
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公开(公告)号:CN119600008A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411751415.2
申请日:2024-12-02
Applicant: 哈尔滨航天恒星数据系统科技有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/181 , G06T7/60 , G06T7/62 , G06T5/70 , G06T5/20
Abstract: 本发明公开了一种基于影像图形拟合算法的排水管线沉积程度评价方法及装置,属于管道检测沉积识别技术领域。解决了现有技术中传统的排水管线沉积程度评价方法因依赖人工导致的检测效率低且精度不高的问题;本发明基于影像图像处理技术在数据质检方向上针对排水管线沉积程度的应用,利用最小二乘法对管道和沉积位进行非线性及线性拟合,通过沉积线长度和拟合后的圆的半径,计算以圆心为起点相交于拟合后的圆的扇形面积和与半径和沉积线相交的三角形面积,得到沉积线下部分的弧形面积;将沉积线下部分的弧形面积与拟合后的圆面积进行比较,判断沉积程度并给出最终评价。本发明有效提升了识别排水管线沉积程度的精度,可以应用于管道沉积程度评价。
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