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  • 本发明公开了一种基于无人机与YOLO算法的油茶树病害检测方法及系统,包括:无人机实时采集待检测油茶树的视频流数据,将得到的视频流数据输入到优化好的改进的YOLOv11模型中,获得油茶树病害检测结果;所述改进的YOLOv11模型是将原始YOL...
  • 本发明涉及农田健康监测领域,具体涉及一种基于无人机与四足机器人协同的农田健康监测系统及方法。该方法首先根据无人机采集的多光谱图像中的像素值,获得像素点的植被健康指数,对待测农田进行网格划分,并筛选出异常网格,然后利用四足机器人采集异常网格的...
  • 本申请公开了一种应用于自然资源调查监测的影像解译方法及装置,获取待解译遥感图像和当前业务场景;根据当前业务场景确定解译模型;对待解译遥感图像进行拆分处理,得到多个遥感图像切片;对于每个遥感图像切片,将遥感图像切片输入至解译模型,得到遥感图像...
  • 本发明提供了一种基于多维度数据的危险废物倾倒高风险区域识别预警方法,属于图像识别技术领域。该技术方案首先基于第一集合数据预训练得到第一覆盖物分布模型,再获取包括高光谱成像信息和像素点信息在内的图像数据,并分配不同权重;在此基础上获取目标区域...
  • 本申请涉及不动产测绘技术领域,具体涉及一种高精度遥感测绘图像的处理方法、系统及设备,该方法包括:对不动产测绘的遥感影像中所有像素点进行聚类,获取每个聚类簇的所有图像块;提取遥感图像中的规则图形区域以及直线信息;基于每个图像块中边缘像素点分布...
  • 本发明属于图像识别技术领域,公开了一种基于生成式元学习策略的遥感小样本目标检测方法,该方法通过构建K‑way N‑shot元学习任务,将图像输入动态关系双流协同网络,通过改进的非因果Mamba单元和门控融合机制进行特征提取与对齐增强;利用生...
  • 本发明公开了基于深度学习的桥梁结构裂缝实时监测与进展分析系统,属于桥梁结构健康监测技术领域,该系统包括时序图像采集与多模态数据融合模块、自适应裂缝特征提取与识别模块、动态演变追踪与趋势预测模块和闭环反馈优化与预警决策模块,系统创新性地引入基...
  • 本发明公开了基于AI视觉识别的园林绿化病虫害智能监测与预警系统,具体涉及AI视觉识别病虫害技术领域,包括:获取目标园林区域的时序视觉图像数据、时空标签及环境传感数据;将时序视觉图像数据输入至预训练病虫害AI识别模型中,输出识别结果;计算病虫...
  • 本申请涉及一种基于动态特征的苗情检测方法、系统、设备及介质。所述方法包括:获取苗盘检测图像,并对苗盘检测图像进行穴孔分割,得到苗盘检测图像对应的苗穴检测图像集;将苗穴检测图像集中的各苗穴检测图像输入至苗情检测模型中,得到各苗穴检测图像的苗穴...
  • 本发明属于河岸坍塌技术领域,尤其涉及多特征渐进式检测和融合验证的河岸坍塌识别方法及系统。包括获取待识别的河岸图像,进行多阶段图像预处理;在YOLO模型中增加多尺度特征融合模块,并在检测头前增加空间注意力机制和通道注意力机制;将预处理后的河岸...
  • 本发明属于森林资源管理技术领域,具体为一种融合多源激光LiDAR数据及集成模型的森林蓄积量计算方法,该计算方法具体步骤如下:固定监测样地:监测内容包括样地基本信息和样地定位信息采集;样地数据处理:对样地进行筛选以及对样地林分水平森林储量进行...
  • 本发明提供了一种基于人工智能和地理信息系统的输电线路电磁及声环境敏感目标识别和分析的方法及系统。所述方法以融合的多源影像作为输入数据;以改进的SAM3模型、多边形结构网络和参数高效微调,实现自动、准确且高分辨率的敏感目标识别与空间分析,从而...
  • 本申请公开了一种基于多模态数据的配电网接地隐患预警方法、装置及设备,涉及配电网隐患监测技术领域,通过多模态数据提取设备物理缺陷参数以及电气特征参数并进行融合,全面捕捉接地隐患成因,提升预警全面性以及准确性,然后采用深度学习模型对融合得到的特...
  • 基于YOLOv11n的农作物虫害检测方法,属于农业工程技术领域。解决了现有农作物虫害检测存在小尺度虫体检测准确性差的问题。本发明对图像进行虫害特征提取,得到多尺度初始特征图;将多尺度初始特征图输入至CoordAttention注意力模块,对...
  • 本发明公开了基于多模态遥感数据的植被生物多样性高精度反演方法,包括:获取包括合成孔径雷达遥感影像,红边波段遥感影像的多源遥感数据;将多源遥感数据进行整合,形成多模态遥感数据集合;基于香农多样性指数算法,通过滑动窗口对多模态遥感数据集合进行香...
  • 本发明涉及边缘计算技术领域,公开了一种用于智慧农业的害虫信息采集系统,部署于露天农田、果园及设施大棚,实现虫情的自动监测与智能分析。系统由多源感知终端、田间边缘计算节点、害虫信息采集服务器和害虫信息管理平台组成。终端采集诱捕图像及环境数据;...
  • 本发明属于生态环境评估技术领域,提供了基于深度学习的城市绿地生态服务功能遥感量化评估系统,包括:数据预处理模块对多源遥感数据做标准化处理,生成标准化数据;智能解译与特征提取模块以深度学习模型处理该数据,输出绿地特征产品;生态服务功能量化评估...
  • 本发明公开了一种高空线缆识别模型的训练、线缆识别方法、设备及存储介质,该方法包括:将样本图像数据主干网络中执行特征采样融合操作,得到多个尺度的第一图像特征;将多个尺度的第一图像特征输入增强模块中,在门控机制和池化机制下增强为多个尺度的第二图...
  • 本发明提出面向配电网环境地物要素提取模型的类‑域增量学习方法,该方法通过特征合成实现跨域知识积累:首先在训练过程中引入临时风格编码器,并将地物要素提取模型的主干网络作为内容编码器,通过对二者的输出施加正交约束,实现灾害遥感图像内容与风格的有...
  • 本发明涉及深度学习及农作物病虫害诊断技术领域,具体涉及基于多尺度特征融合的农作物早期病虫害快速诊断方法,包括:将待诊断的农作物图像输入训练好的病虫害检测模型中输出病虫害检测结果;病虫害检测模型中:通过骨干网络对输入的农作物图像进行多尺度特征...
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