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公开(公告)号:CN115830471B
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202310007711.0
申请日:2023-01-04
Applicant: 安徽大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种多尺度特征融合和对齐的域自适应云检测方法,所述方法包括以下步骤:多尺度特征融合和对齐的域自适应云检测准备工作、构建与训练多尺度特征融合和对齐的域自适应云检测模型、对多尺度特征融合和对齐的域自适应云检测模型测试和求解。与现有技术相比,通过构建多尺度特征融合和对齐的域自适应网络,及提出的多尺度特征融合模块和特征对齐模块。与现有云检测技术相比,本发明解决了现有云检测技术对于碎云及边界检测困难,并且使云检测网络生成源和目标域数据集的域不变特征,从而解决由于域差异导致的难以将源训练模型推广至目标数据集的问题。
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公开(公告)号:CN115015931B
公开(公告)日:2023-04-14
申请号:CN202210626755.7
申请日:2022-06-05
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明设计一种无需外部误差校正的实时差分立体SAR几何定位方法及系统,与现有技术相比解决了常规立体SAR几何定位对精密定轨数据的要来,以及需要对观测值进行大气误差改正等缺陷。本发明包括以下步骤:差分立体观测数据准备;差分观测值的获取;差分立体方程构建;差分立体方程求解。本发明无需高精度精密定轨数据和外部大气校正情况下,仅在一个参考坐标点的基础上,实现高精度立体SAR几何定位精度,满足对实时性较高的高精度几何定位应用需求。
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