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  • 本发明涉及道路智能运维技术领域,具体涉及一种多特征匹配的半监督路面病害识别方法及系统。旨在解决现有路面病害识别方法高度依赖像素级标注数据、标注成本高,且半监督方法对无标签数据利用效率低、识别精度不足的问题。本发明通过对无标签图像执行弱增强和...
  • 本发明属于作物识别技术领域,具体为基于多源遥感数据的作物倒伏程度识别方法及系统,包括:采集茎秆声振、倾角等多维度原始数据,经小波变换提取特征,结合欧拉‑伯努利梁模型推演茎秆临界弯曲角度阈值,生成声振特征图谱与倒伏判定基准;构建多参数耦合分级...
  • 本发明公开了一种基于光谱角映射驱动的非光合植被自动提取方法,涉及植被与土壤高光谱数据应用及监测领域,包括:进行实地植被土壤光谱数据采样与地域划分;将高光谱数据卷积到不同传感器下的波段中,实现高光谱与多光谱信息融合;将波段信息参照采样地域划分...
  • 本申请提供了一种基于航拍影像的松枯死木识别方法、系统和计算机设备,包括:对航拍影像进行预处理得到多个影像块;将多个影像块输入主干网络进行特征提取,得到多组多尺度特征图;对每组多尺度特征图同时构建正对比关系与负对比关系,以生成增强特征向量;基...
  • 本发明属于遥感地学应用技术领域,具体涉及一种联合弱监督与样本迁移的遥感影像水体信息提取方法,步骤如下:S1、基于中分辨率NDWI影像与高分辨率RGB影像的空间匹配,采用滑动窗口策略与阈值决策机制,生成场景级水体/非水体样本;S2、利用场景级...
  • 本发明涉及图像处理技术领域,可应用于金融科技等业务场景中,公开了一种多源遥感影像融合分析方法、装置、设备及介质,包括:接收目标区域的多源遥感影像并执行光谱对齐,生成光谱对齐表示;基于光谱对齐表示执行时空配准与特征级融合,生成融合影像;对融合...
  • 本发明涉及设施农业智能化监测技术领域,公开了一种农作物病虫害物联网图像识别的方法及系统,其中,一种农作物病虫害物联网图像识别的方法包括:进行数据采集和预处理,建立作物生长档案;对原始图像进行光照特性分析与自适应增强;对质量优化的图像进行质量...
  • 本发明提供一种光学与SAR影像融合的城市洪涝淹没区提取方法,包括:利用灾前和灾中的SAR影像生成乘性融合差异图NRMR;基于灾前光学影像提取的结构信息作为辅助,配合引导滤波和多尺度细节融合进行图像增强处理;采用K‑Means++聚类算法对增...
  • 本发明公开了一种跨域少样本林地植被自适应特征识别提取系统及方法,系统包括:ViT基础模型、自适应语义嵌入模块、边界感知模块、物候扰动与一致性引擎模块、上下文原型锚定重映射模块和渐进式边界优化网络模块,系统利用ViT查询模型提取基础查询特征与...
  • 本发明公开了一种基于混合视觉状态空间与序数回归的可见光遥感建筑毁伤评估方法,涉及遥感图像处理与灾害评估技术领域,该方法包括:获取待评估区域的灾前与灾后高分辨率可见光遥感影像;将灾前影像与灾后影像输入至混合特征编码网络,通过卷积神经网络模块提...
  • 本发明公开了一种基于频域增强的海上小目标检测方法。该方法首先利用空域‑频域混合增强模块对待检测图像执行双域解耦增强,构建具备频谱显著性与空间结构感的增强特征;随后,将增强特征映射至骨干网络以提取多尺度特征图;在特征融合路径中集成细节突出模块...
  • 本申请涉及铁路轨道技术领域,提供一种轨道几何状态劣化的检测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品。该方法包括:根据历史采集参数、历史环境状态与历史轨道结构图像序列的质量评分之间的关联映射关系,得到采集策略优化模型;对目标图像采集单元...
  • 本发明公开了一种基于对抗式高斯混合模型的目标光谱生成方法,以“结构化概率建模‑判别反馈机制”为核心:先从粗检测结果中筛选高置信目标谱,用GMM对其多模态分布建模;再引入判别器对候选目标、背景和生成样本进行判别并将判别分数反馈给GMM,对目标...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的桥梁病害目标检测方法,包括数据准备、网络构建、训练优化以及推理部署;针对YOLOv8模型在检测桥梁裂缝、剥落、锈蚀等病害时精度不足、复杂度高、小目标识别弱的问题,采用GhostHGNetV2实现主干网络轻量化,...
  • 本发明涉及一种图像识别与专家系统融合的小麦病害智能诊断系统与方法,属于小麦病害诊断技术领域,其首先由图像识别模块对小麦病害图像进行目标特征检测,针对不同检测结果采用不同处理方式:对于检测到病害图像特征且对应的病害唯一的情况,直接输出病害结果...
  • 本发明提供一种基于多尺度景观格局分析的红树林生态监测方法及系统,利用多期遥感影像构建超像素邻接图,提取红树林斑块矢量数据;应用主成分分析法计算局部主方向,根据斑块与水体、陆地的拓扑关系及长轴与主方向夹角,将斑块划分为临水前沿型、内部核心型和...
  • 本发明提出本发明提出了一种基于多时相遥感影像和时序图神经网络的城市土地利用功能变化检测方法;包括:S1、获取研究区域多时相遥感影像并预处理;S2、进行滑窗裁剪得到固定大小的土地利用功能区场景图片,通过多任务语义分割模型获得土地覆盖要素及对应...
  • 本发明涉及森林资源调查技术领域,具体涉及一种基于长时序遥感的桉树人工林林龄绘制方法,方法包括:基于遥感云平台,获取研究区特定时段卫星遥感影像、地形数据,筛选符合云量要求的卫星遥感数据构建时序数据集,同步收集高分辨率、无人机及历史高分辨率影像...
  • 本发明属于农业信息化技术领域,公开了基于深度学习的农作物病虫害图像智能识别与分级处理方法,包括多光谱图像采集与自适应预处理、多模态特征提取与融合、双分支识别模型处理、自适应分级处理、结果输出与反馈优化。本发明通过多光谱采集覆盖病虫害敏感波段...
  • 本发明涉及一种基于可见光红外双波段弥散斑分析的弱小无人机检测方法,属于机器视觉与安防监控技术领域,解决了传统方法难以提取特征、漏检率高、计算复杂的问题。包括:同步采集并预处理可见光与长波红外图像;经区域显著性分析生成并优化动态权重图,像素级...
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