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公开(公告)号：CN113869172B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202111106138.6
申请日：2021-09-22
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种大幅面遥感影像的深度学习框架模块设计与构建方法。本发明设计了智能模型的中间层表示和编译优化模块以使通用深度学习框架融合遥感特性，具备大幅面遥感影像的智能解译能力，具体流程为：输入的智能处理模型，经过中间层表示和编译优化模块的大幅面特性处理使之具备了处理大幅面影像的能力，转换后的模型使用影像数据训练后，最终输出具有大幅面特性的模型训练出的参数。另外本发明还设计了大幅面遥感影像的数据切分并行模块，用于将输入的大幅面影像经数据增强，沿H/W维度切分，下发至多张训练卡上。本发明使用中间层表示和编译优化的方法进行优化后，使框架具备大幅面遥感影像训练和推理的能力。
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公开(公告)号：CN116861024A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310674367.0
申请日：2023-06-07
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/587 , G06F16/55 , G06F16/583
Abstract: 本发明提出一种全球土地利用图文检索样本构建方法及系统，包括如下步骤：步骤1，获取的全球范围内夜光遥感数据，根据全球行政区夜光遥感指数进行空间自相关性分析，划分具有显著发展水平的行政区域，得到具有显著聚类或者离散的地区；步骤2，根据全球土地地表覆盖，首先计算景观指数LSI，然后在选中的显著区域分别计算区域景观指数rLSI、区域的地表覆盖类别景观指数cLSI、每个地理取样单元景观指数uLSI，分别得到每个区域的采样点数量、每个区域中每种地物的采样数量和每个采样点的位置，得到样本点最终的采样分布；步骤3，基于选取的样本点，裁剪出与样本点地理位置匹配的影像数据生成样本数据，利用对应区域的Open Street Map标签作为文本构建图文检索样本数据集。
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公开(公告)号：CN111898543B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010757389.X
申请日：2020-07-31
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/774 , G06V20/17 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种融合几何感知与图像理解的建筑物自动提取方法，首先进行遥感数据选取和预处理，然后将得到的多波段遥感影像与归一化数字表面模型作为输入特征图，输入到基于改进深度残差网络的编码器端进行特征学习；接着将高层次语义特征输入到网络的建筑物多尺度高效感知模块中，将低层次语义特征与建筑物多尺度高效感知模块学习输出的高层次语义特征输入到网络解码器端，得到二值地物分类图；最后将网络解码器端输出的二值地物分类图输入到网络损失函数层来“驱使”网络学习到能够拟合目标任务的最优权重参数，最终由网络输出层输出最终的建筑物分类图，完成端到端的建筑物自动提取。本发明能够在建筑物提取精度和提取效率方面取得最佳效果。
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公开(公告)号：CN113869172A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111106138.6
申请日：2021-09-22
Abstract: 本发明提供了一种大幅面遥感影像的深度学习框架模块设计与构建方法。本发明设计了智能模型的中间层表示和编译优化模块以使通用深度学习框架融合遥感特性，具备大幅面遥感影像的智能解译能力，具体流程为：输入的智能处理模型，经过中间层表示和编译优化模块的大幅面特性处理使之具备了处理大幅面影像的能力，转换后的模型使用影像数据训练后，最终输出具有大幅面特性的模型训练出的参数。另外本发明还设计了大幅面遥感影像的数据切分并行模块，用于将输入的大幅面影像经数据增强，沿H/W维度切分，下发至多张训练卡上。本发明使用中间层表示和编译优化的方法进行优化后，使框架具备大幅面遥感影像训练和推理的能力。
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公开(公告)号：CN1173932C
公开(公告)日：2004-11-03
申请号：CN01106693.8
申请日：2001-05-10
Applicant: 武汉大学
IPC: C07C233/18 , C07C231/10 , C07C215/46 , C07C213/08 , C07M7
Abstract: 本发明公开了制备光学活性氯霉素(碱)的制备方法，以(R，S)-(±)-2-氨基-3-羟基-1-对硝基苯基丙酮盐酸盐为原料经拆分或拆分和构型反转后，二氯乙酰化反应，经异丙醇铝还原直接得到氯霉素。或以(R，S)-(±)-2-氨基-3-羟基-1-对硝基苯基-1-丙酮盐酸盐为原料经拆分或拆分和构型反转后，用乙酸酐乙酰化反应，再经异丙醇铝还原和酸性水解得到氯霉素左胺碱。然后经二氯乙酰化反应得到氯霉素。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN1247224A
公开(公告)日：2000-03-15
申请号：CN98113690.7
申请日：1998-09-04
Applicant: 武汉大学
IPC: C12G3/02
Abstract: 本发明公开了一种以米酒、水果、魔芋精粉为主要原料的低热量营养保健型米酒的配方及其制造方法。主要生产流程包括原料米酒的制取,水果的加工备料,魔芋精粉溶液的配制,配料混合,灭菌,包装。本产品在保持原有米酒营养价值的基础上加入了富含维生素的各类水果及富含葡甘露聚糖的食物纤维——魔芋精粉,降低糖的含量和由糖产生的热量,使之具有营养保健作用,既具有口感滑腻,清香芳醇的口味,又赋予新鲜水果的自然风味,是一种新型功能性米酒。
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公开(公告)号：CN111898543A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010757389.X
申请日：2020-07-31
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种融合几何感知与图像理解的建筑物自动提取方法，首先进行遥感数据选取和预处理，然后将得到的多波段遥感影像与归一化数字表面模型作为输入特征图，输入到基于改进深度残差网络的编码器端进行特征学习；接着将高层次语义特征输入到网络的建筑物多尺度高效感知模块中，将低层次语义特征与建筑物多尺度高效感知模块学习输出的高层次语义特征输入到网络解码器端，得到二值地物分类图；最后将网络解码器端输出的二值地物分类图输入到网络损失函数层来“驱使”网络学习到能够拟合目标任务的最优权重参数，最终由网络输出层输出最终的建筑物分类图，完成端到端的建筑物自动提取。本发明能够在建筑物提取精度和提取效率方面取得最佳效果。
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公开(公告)号：CN1082087C
公开(公告)日：2002-04-03
申请号：CN98113690.7
申请日：1998-09-04
Applicant: 武汉大学
IPC: C12G3/04
Abstract: 本发明公开了一种以米酒、水果、魔芋精粉为主要原料的低热量营养保健型米酒的配方及其制造方法。主要生产流程包括原料米酒的制取，水果的加工备料，魔芋精粉溶液的配制，配料混合，灭菌，包装。本产品在保持原有米酒营养价值的基础上加入了富含维生素的各类水果及富含葡甘露聚糖的食物纤维-魔芋精粉，降低糖的含量和由糖产生的热量，使之具有营养保健作用，既具有口感滑腻，清香芳醇的口味，又赋予新鲜水果的自然风味，是一种新型功能性米酒。
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公开(公告)号：CN116402942A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310194010.2
申请日：2023-03-02
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06T15/06 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合多尺度图像特征的大规模建筑物三维重建方法，包括如下步骤：遥感数据选取和预处理；构建基本网络模块及残差网络模块，用于获得阴影标量、不确定性预测值、反射光颜色以及环境光色彩；向基本网络模块输入最高层次图像对应的光线，逐层向残差网络模块中输入其他尺度图像对应的光线，每一个图像对应的光线输入到一个残差网络模块，然后将所有残差网络模块的结果融合得到一个统一的输出，最后将残差网络模块统一的输出与基本网络模块的输出结果进行融合得到最终输出结果，通过最终输出结果计算得到目标对象对应点的深度和对应像素的颜色，并通过构建的损失函数更新网络权重；利用训练好的网络实现待重建遥感图像的三维重建。
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公开(公告)号：CN115830179A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211706712.6
申请日：2022-12-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T11/20 , G06T7/11 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/46 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N3/047
Abstract: 本发明公开了一种类别无关的遥感地物矢量拓扑结构提取方法，包括：步骤1，建立训练集样本库；步骤2，构建与类别无关的遥感地物矢量拓扑结构提取模型，TopDiG模型，所述TopDiG模型通过卷积网络提取地物的低层次拓扑特征，生成预测结点和视觉描述子，然后采用动态标签监督策略，根据预测结点动态地生成邻接图标签，最后基于Transformer的有向邻接图生成器预测地物拓扑结构；步骤3，设计多任务约束的损失函数，对步骤2中的TopDiG模型进行训练；步骤4，利用训练好的TopDiG模型对影像预测库进行遥感地物提取，即可得到遥感影像目标地物矢量拓扑结构。本方法可以直接从输入影像中得到地物矢量拓扑结构，避免了栅格转矢量过程的信息损失与复杂计算。
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