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  • 本发明涉及林业有害生物监测技术领域,且公开了古柏生态多源遥感影像采集方法,该方法通过构建空地协同的立体化智能监测网络,依据蜀柏毒蛾生命周期精准配置多源传感器与采集策略,来达到提升蜀柏毒蛾虫害监测的时空覆盖度、数据维度与早期预警能力的有益效果...
  • 本发明公开了基于综合密度指数的洪水淹没道路灾情评估方法及系统,该方法首先对灾前道路和灾时洪水的高分辨率遥感影像进行辐射及几何校正;然后分别采用改进的U‑Net和改进的DeepLabv3+提取二值道路与洪水掩码,并将其矢量化后通过像素级与运算...
  • 本发明公开了一种基于高光谱成像与深度学习的芒果炭疽病早期检测方法,属于光谱分析领域。该方法通过采集感染过程的高光谱图像,提取感兴趣区域的三维子立方体和一维光谱,分别用于训练3D‑CNN和1D‑CNN模型;基于最优3D‑CNN模型的输出预测类...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的钻孔窥视图像裂隙智能识别与定量分析方法,该方法首先同步采集并融合钻孔图像、钻进参数与地质信息,进行时空对齐和基于图像质量与岩性的自适应增强。其次通过融合视觉特征与地质上下文的多分支深度学习模型进行裂隙识别,接着...
  • 基于PCSF‑RTDETR的露天矿山目标检测方法,面向露天矿山无人矿卡的目标检测进行优化。首先,将轻量化PConv‑Block模块整合到主干特征提取网络,在有效捕获目标特征的同时,显著降低模型计算复杂度。其次,在尺度内特征交互模块中引入级联...
  • 本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种图像变化检测系统及方法,其中孪生编码支路对输入的双时相图像进行基础和高频的Mamba处理,得到每一时相图像对应的多尺度提取特征;差异提取支路利用小波变换对同尺度提取特征进行差异提取,得到每个尺度的提取...
  • 本申请属于遥感影像变化检测技术领域。本申请提供一种基于跨模态对比学习的异源遥感影像无监督变化检测方法。本公开实施例采用完全无监督的学习范式,通过跨模态对比学习与迭代优化,彻底摆脱了对代价高昂的人工标注数据的依赖。针对SAR与光学等异源影像之...
  • 本申请提供一种基于水分植被复合时序特征的水稻遥感识别方法及装置,涉及农业遥感监测技术领域,其中方法包括:获取待监测区域在目标监测周期内的多光谱遥感影像时间序列;基于多光谱遥感影像时间序列,生成同时表征植被绿度变化和地表水分变化的复合特征指数...
  • 本发明公开了一种基于图像识别的地物分类与生态生物量计算方法及系统,属于图像处理与生态环境监测的交叉技术领域。本发明的步骤为:S1、进行多源数据采集与融合操作,提取目标区域的多源影像数据;S2、根据动态阈值进行地物分类;S3、对分类结果进行智...
  • 本发明实施例提供了一种入河排污口遥感监测方法、装置、计算机设备及介质,涉及环境监测技术领域,该方法包括获取待监测地区高空间分辨率真彩色遥感影像及多波段反射率数据;基于高空间分辨率真彩色遥感影像,根据入河排口及水体遥感特征识别出入河排口和水体...
  • 本发明涉及红外图像处理领域,具体是一种红外图像天空识别方法、装置及介质。本方法先对红外图像进行均值滤波,然后求取列方向灰度差值,将灰度差值与天空判断阈值TH1进行比较,得到跳变点1,然后对跳变点1继续进行判断,判断其是天空与景物、天空与云彩...
  • 本申请提供一种玉米物候期监测方法、装置、电子设备及存储介质,属于数据预测技术领域,所述方法包括:将植被的遥感指数时间序列建模为遥感指数曲线;使用期望最大化算法计算平滑参数;基于所述平滑参数,使用卡尔曼滤波对所述遥感指数曲线进行平滑处理,得到...
  • 本发明公开了一种基于MUS‑LAR的统一特征视界的路面坑槽检测方法,使用多尺度轮廓细节强化模块MCDE替换YOLOv11主干网络中的C3k2模块,在特征提取早期实现对高频边缘信息及多尺度上下文特征的逐层增强,显著提升模型对不同尺度坑槽的结构...
  • 本申请提供一种林业外来入侵物种多模态智能识别方法,属于生物多样性监测技术领域,所述方法包括:获取林业目标区域的输入图像;通过视觉识别模块处理所述输入图像,生成包含至少一个候选物种名称及其初始概率的初步视觉识别结果;将所述候选物种名称作为目标...
  • 本发明属于计算机视觉与机器人的技术领域,涉及了基于多模态的语义特征点有序化VSLAM方法及系统,包括以下步骤:基于视频帧的图像内容解析生成包含物体类别与轮廓边界的语义分区图像;通过推断不同语义区域间的几何交汇关系,生成包含虚拟结构锚点与原生...
  • 本发明涉及市政运维技术领域,具体涉及一种人行道地砖渗漏监测方法及装置。一种人行道地砖渗漏监测方法,包括以下步骤:S1:建立地砖渗漏识别样本图片集;S2:建立图卷积神经网络图像识别模型,并将地砖渗漏识别样本图片集输入图卷积神经网络模型进行训练...
  • 本发明涉及视觉惯性同步定位与建图(SLAM)技术领域,具体提出了一种基于舒尔补优化融合实例分割的动态环境视觉惯性SLAM方法。该方法针对传统视觉惯性SLAM在动态环境下定位精度低、实时性差及鲁棒性不足的问题,在ORB‑SLAM3原有的跟踪、...
  • 本发明涉及钢结构外观检测技术领域,公开了一种钢结构建筑外观智能检测方法及系统,方法包括:收集多场景既有钢结构外观缺陷图像,标注后划分数据集,基于深度学习算法训练AI模型至预设精度并保存至云端;根据建筑特征设定巡检参数,生成无人机飞行路径;无...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的建筑物变化在线检测方法,涉及数据处理技术领域,确定目标建筑物信息,对应目标建筑物采集动态数据,其中,动态数据包括建筑动态图像以及对应的采集时间;设置分析平台,在分析平台中设置对应目标建筑物的镜像层,将动态数据传...
  • 本发明公开了一种多级约束下高分影像农业种植地块作物类型确定方法,包括:基于高分辨率遥感影像进行行政分区,获取行政分区边界;基于行政分区边界,根据分区内的自然特征进行种植分区,获取各种植区边界矢量数据、各种植区作物物候信息和各种植区作物条件;...
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