基于无人机遥感图像的车辆识别与计数方法及系统

    公开(公告)号:CN116883869A

    公开(公告)日:2023-10-13

    申请号:CN202310491965.4

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本发明公开了一种基于无人机遥感图像的车辆识别与计数方法及系统,其中方法的深度学习框架为华为MindSpore框架,该方法包括:获取不同空间维度的多张无人机遥感图像,对每张无人机遥感图像上车辆的子类别和位置信息进行人工标注;对每张无人机遥感图像中每个小区域图片进行增强处理得到增强图片;利用所有增强图片以及人工标注的每张无人机遥感图像上车辆的子类别和位置信息来训练车辆识别计数模型,得到训练好的车辆识别计数模型;根据训练好的车辆识别计数模型实现车辆识别与计数。本发明框架训练时间短,能满足交通场景下目标检测实时性的要求。

    基于残差信息增强的车辆计数方法、电子设备和可读介质

    公开(公告)号:CN116433675A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310711220.4

    申请日:2023-06-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于残差增强信息的车辆计数方法,该方法包括:对于遥感图像训练集中每个待训练遥感图像,通过特征提取网络VGG19模块得到第一特征图;利用不同卷积神经网络单独对第一特征图进行特征提取并拼接特征得到第二特征图,通过空间注意力模块的操作层确定池化查询张量Q、池化键张量K和池化值张量V,基于空间注意力模块的自注意力机制进行信息增强处理,根据信息增强处理后获得的第三特征图进行特征融合获得预测密度图,利用预测密度图和真实密度图训练车辆计数模型,得到训练好的车辆计数模型,本发明能通过训练好的车辆计数模型实现基于任意遥感图片的车辆计数,可精准提取遥感图片车辆特征,提高遥感场景下的车辆计数准确率。

    基于多尺度残差注意力的海洋溢油高光谱解混方法及系统

    公开(公告)号:CN118212518B

    公开(公告)日:2025-03-25

    申请号:CN202410212054.8

    申请日:2024-02-27

    Abstract: 本申请公开了一种基于多尺度残差注意力的高光谱解混方法和系统,属于海洋监测技术领域,本申请通过预先获取海洋溢油高光谱解混数据集对模型进行训练,优化海洋溢油高光谱影像解混模型参数,提高了海洋溢油的动态监测。本申请在构建海洋溢油高光谱影像解混模型时,通过引入空间注意力模块有效提高了高光谱影像的空间相似性,提高了全局信息捕捉能力,并通过引入光谱注意力模块来关注高度相关的光谱波段之间的相似性,有效地提高了海洋溢油高光谱解混的效率和准确率。

    基于多尺度残差注意力的海洋溢油高光谱解混方法及系统

    公开(公告)号:CN118212518A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202410212054.8

    申请日:2024-02-27

    Abstract: 本申请公开了一种基于多尺度残差注意力的高光谱解混方法和系统,属于海洋监测技术领域,本申请通过预先获取海洋溢油高光谱解混数据集对模型进行训练,优化海洋溢油高光谱影像解混模型参数,提高了海洋溢油的动态监测。本申请在构建海洋溢油高光谱影像解混模型时,通过引入空间注意力模块有效提高了高光谱影像的空间相似性,提高了全局信息捕捉能力,并通过引入光谱注意力模块来关注高度相关的光谱波段之间的相似性,有效地提高了海洋溢油高光谱解混的效率和准确率。

    基于残差信息增强的车辆计数方法、电子设备和可读介质

    公开(公告)号:CN116433675B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202310711220.4

    申请日:2023-06-15

    Abstract: 本发明公开了一种基于残差增强信息的车辆计数方法,该方法包括:对于遥感图像训练集中每个待训练遥感图像,通过特征提取网络VGG19模块得到第一特征图;利用不同卷积神经网络单独对第一特征图进行特征提取并拼接特征得到第二特征图,通过空间注意力模块的操作层确定池化查询张量Q、池化键张量K和池化值张量V,基于空间注意力模块的自注意力机制进行信息增强处理,根据信息增强处理后获得的第三特征图进行特征融合获得预测密度图,利用预测密度图和真实密度图训练车辆计数模型,得到训练好的车辆计数模型,本发明能通过训练好的车辆计数模型实现基于任意遥感图片的车辆计数,可精准提取遥感图片车辆特征,提高遥感场景下的车辆计数准确率。

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