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公开(公告)号：CN118396887A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410213529.5
申请日：2024-02-27
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于pix2pix着色概念的全色锐化方法，属于遥感影像融合领域。本发明包括S1：对图像进行色彩空间转换以及对比度受限的直方图均衡化；S2：将所述步骤S1中的原始多光谱图像以及最后得到的预上色图像作为配对训练数据输入pix2pix模型中进行训练，训练过程中，使用频谱绝对差异损失函数作为条件损失；S3：pix2pix模型训练后进行测试，输出全色锐化图像。本发明通过对图像进行色彩空间转换以及对比度受限的直方图均衡化，保证模型能够学习到准确的色彩映射关系，使模型输出的图像与原图之间具有更高的色彩相似性；通过从频域角度定义条件损失，使模型更加关注图像的结构和纹理，具有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116739330A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202210190320.2
申请日：2022-02-27
Applicant: 西南林业大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/10 , G06Q50/26 , G06F16/2458 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种基于可燃物特征的森林火险信息管理系统及方法，包括系统登陆模块、巡护信息模块、可燃物管理模块、火情信息管理模块、报表展示模块、用户管理模块。采用B/S模式，ASP.NET框架，以面向对象为思想，对系统进行需求分析及系统设计；以可燃物类型及燃烧特性作为系统的基础数据，通过火情信息获取数据并且实现数据可视化展示，在数据展示中提供研究人员对火灾机理的发生，本系统为森林消防、火情监测单位在火灾管理中提高了效率，同时可为森林防火等研究提供有价值参考。
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公开(公告)号：CN110531025A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910834752.0
申请日：2019-09-05
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明公开了一种智能化可燃物燃烧床，包括矩形燃烧床体，燃烧床体下方设置有底座支架，底座支架上端设置有底板一和底板二，底板二可折叠在底板一上；燃烧床体内部设置有可移动的隔板；燃烧床体的上方设置有移动支架，移动支架的顶梁下端可滑动的设置有第一滑杆、第二滑杆和火焰高度测量尺，第一滑杆下端设置有温度传感器，第二滑杆下端设置有热辐射传感器；燃烧床体的四周侧壁中间位置上安装有风力机模拟仪；底板一远离搭接板的一端设置有螺旋丝杆升降机；燃烧床体内侧壁上设置有可移动的滑动标尺。该发明结构巧思，是集燃烧载体、测量装置于一体的多功能、智能化燃烧床，操作便捷，测量精确高，具有很好的市场前景和技术推广优势。
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公开(公告)号：CN119273994A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411493850.X
申请日：2024-10-24
Applicant: 西南林业大学
IPC: G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/58 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了基于光谱深度提取卷积神经网络SDA‑CNN的树种分类方法及其系统，可以克服高光谱影像中的光谱信息的利用效率较低以及无法有效地提取每个光谱通道的有效特征，导致树种分类性能被限制的技术缺陷，最终提升树种分类性能以及分类准确性。树种分类方法包括：使用高光谱森林影像数据构建的深度学习样本集，对光谱深度提取卷积神经网络SDA‑CNN模型进行模型训练以及树种分类，在SDA‑CNN模型中采用包括二维卷积和逐深度卷积的混合神经网络模块，并新增设置有领域像素感知模块，使得二维卷积用于提取图像的全局空间信息以生成全局特征；逐深度卷积用于在每个光谱通道上独立执行卷积操作而不在各光谱通道间共享权重以提取各光谱通道间的相关性信息，领域像素感知模块用于提取邻近像素中包含的目标像素周围的环境信息。
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公开(公告)号：CN116392739A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310492940.6
申请日：2023-05-05
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明公开了一种可快速铺设拼装的森林防火墙，涉及防火技术领域，包括：限位座，置于地面或山体上，其中心位置处设置有基座，所述基座内开设有通孔，所述基座上分别转动设置有两个T型板、斜向定位爪和导接板，且两个所述导接板均通过第一连杆与所述T型板相铰接，两个所述T型板均通过第二连杆与所述斜向定位爪相铰接；以及墙面板，其卡接于所述基座内。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110496726B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201910834732.3
申请日：2019-09-05
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明公开了一种树木打标枪，包括枪体和设置在枪体上的供气筒、容水箱、容漆箱和旋转履带机构；枪体上设置有开/关供气筒的触发机构，供气筒的出气口密封连接有漆水混合箱；容水箱和容漆箱的开口均通过软管连通到漆水混合箱内，所述软管上设置有开合装置；旋转履带机构包括多层可转动的数字模型履带，每层数字模型履带上均镂空雕刻有″0、1、2、3、4、5、6、7、8、9″；漆水混合箱的端头具有多个分支。本发明喷漆式的编号克服了传统挂牌编号容易被损坏，保存时限短的缺点；旋转履带机构能够自动滚动数字，提高了编号的准确性，进而解决了传统手动编号时容易遗忘编号顺序的问题。
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公开(公告)号：CN119992330A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510079654.6
申请日：2025-01-18
Applicant: 西南林业大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种动态上下文聚合的建筑物遥感影像变化检测方法，属于图像检测领域；所述方法包括：构建数据集并进行样本划分；构建DCA‑NET网络模型；对构建后的网络模型进行参数调整；将划分后的数据集输入模型进行检测，得到变化结果；对变化结果进行定量评估。本发明通过引入动态上下文注意力机制，模型能够更好地整合局部和全局信息，从而提高对目标变化区域的检测能力；相较于传统技术中未充分考虑邻域特征相互关系以及标准卷积运算局限于固定局部感受野的问题，本发明可以灵活调整卷积核的形状和尺寸，提高模型在大尺度全局结构与小尺度细节特征的捕捉能力。
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公开(公告)号：CN119540556A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411680712.2
申请日：2024-11-22
Applicant: 西南林业大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06T3/4038 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种动态蛛网和损失函数协作的深度分层多语义数据处理方法，能够有效地恢复图像的空间分辨率和细节信息，提高分割结果的精度和鲁棒性。该方法包括：通过多尺度残差块捕捉不同尺度的特征信息，并采用蛛网结构表示语义类别之间潜在的层次依赖关系，通过矩阵形式化关联权重；通过边缘增强模块对细节部分的边缘信息进行提起并强化，提升对目标边界的识别能力；通过ASPP模块中不同大小的空洞卷积核，捕捉不同尺度的全局上下文信息，提升模型的全局特征能力；采用多尺度残差块对特征图进行逐层恢复空间分辨率提取特征信息，并通过注意力门与来自编码器的边缘特征拼接；使用定义动态调整后的优化损失函数协同调节蛛网损失。
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公开(公告)号：CN118396887B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410213529.5
申请日：2024-02-27
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于pix2pix着色概念的全色锐化方法，属于遥感影像融合领域。本发明包括S1：对图像进行色彩空间转换以及对比度受限的直方图均衡化；S2：将所述步骤S1中的原始多光谱图像以及最后得到的预上色图像作为配对训练数据输入pix2pix模型中进行训练，训练过程中，使用频谱绝对差异损失函数作为条件损失；S3：pix2pix模型训练后进行测试，输出全色锐化图像。本发明通过对图像进行色彩空间转换以及对比度受限的直方图均衡化，保证模型能够学习到准确的色彩映射关系，使模型输出的图像与原图之间具有更高的色彩相似性；通过从频域角度定义条件损失，使模型更加关注图像的结构和纹理，具有更强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114184123A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111537627.7
申请日：2021-12-15
Applicant: 西南林业大学
IPC: G01B11/00 , G01B11/06 , G01B11/28 , G01N9/24 , G06F17/11 , G06T3/40 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/90 , G06T17/00
Abstract: 本发明公开了一种测算草地样方三维绿量的装置及方法，该装置包括：顶层板、侧面板、图像处理显示模块、图像采集装置以及电路控制开关，侧面板设置有四个，四个侧面板与一个顶层板拼接形成一个底端开口的壳体，壳体罩设在草地样方上；壳体内部设置有五组图像采集装置，五组图像采集装置分别安装在四个侧面板和一个顶层板上，每个侧面板上垂向设置有刻度线；图像处理显示模块和电路控制开关设置在顶层板的上部，图像处理显示模块包括处理器和显示屏，处理器分别与五组图像采集装置电性连接。本发明可以对于草地样方实现多角度实时成像分析，并即时计算出草地样方的三维绿量，装置结构简单，可拆卸组装，方便携带，成本低于常用装置，且易于操作。
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