-
公开(公告)号：CN112949612A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110434975.5
申请日：2021-04-22
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机高分辨率遥感影像海岸带地物分类方法，设计并完成无人机高分辨率遥感影像采集、数据集制作、深度学习模型优化、精度验证。包括采集实验区域无人机遥感影像；对海岸带地物类别进行划分；将改进的PSPNet语义分割算法应用于无人机高分辨率海岸带遥感影像，针对遥感影像背景较为自然影像更加复杂多变，通过引入金字塔池化模块，解决了传统模型缺乏利用全局场景中的类别线索的问题，有效提高分类精度。针对国家海岸带范围极大，数据集影像数目极多等问题，重新定义平均池化的步长和卷积核大小，替换主干提取网络为MobileNetV2，从而减少语义分割网络模型的训练时间。本发明方法具有识别范围广、分类精度高、成本低、周期短等特点，可以有效提高分类精度，节约分类时间，降低人力物力成本。
-
公开(公告)号：CN112949607A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110404683.7
申请日：2021-04-15
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明公开了一种基于JM Relief F湿地植被特征优选与融合方法，包括，采集实验区域无人机高分辨率遥感影像，同时获取实地样本验证数据；描述各类作物的光谱信息、纹理特征和空间几何特征；计算不同植被在光谱信息、纹理特征和空间几何特征表达，统计各特征变量的均值与方差；建立JMRelief F多特征优选公式，并利用公式确定参与分类的特征变量权重以及各特征变量的可分离程度；利用随机森林分类算法对研究区域的湿地植被进行精细识别，通过实验区域内采集到的样本数据进行精度验证。本发明方法具有识别范围广、效率高、成本低、周期短、精度高等特点。可在湿地植被的保护与监管等领域中使用，可以有效提高人工识别效率与精度。
-
公开(公告)号：CN116596783A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310532722.0
申请日：2023-05-11
Applicant: 辽宁工程技术大学
Abstract: 本发明旨在研究如何提高点云滤波的效率和准确性，针对区域地形复杂、地势起伏大时传统布料滤波算法出现的错分或漏分的问题，探索布料模拟滤波算法改进空间。本发明提出一种结合轴角变换的布料模拟滤波算法的改进方法，该方法根据坡度信息对实验区域进行分块操作，并根据点云具有的旋转不变性特点，通过正交投影公式求出各个方向上的偏移量，并通过轴角变换将点云信息水平化，最后采用布料模拟滤波算法进行点云滤波，获得准确的地面点云。通过这种方法可以增加算法的精度和效率，有效的降低误差发生的概率。
-
-
Search Results
3
records
(took 0.023 seconds)
