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公开(公告)号：CN116188515A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211550065.4
申请日：2022-12-05
Applicant: 三峡大学
IPC: G06T7/194 , G06T7/11 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度学习的图像抠图方法，包括以下步骤：步骤1：获取抠图数据集，包括原图、标签图，根据标签图生成三分图，把所述抠图数据集中样本划分为训练集、验证集和测试集；步骤2：搭建基于GAN的编码器‑解码器结构的图像抠图网络模型；步骤3：将训练集输入模型进行训练，每训练完一轮，用验证集验证一遍，计算损失，保存最好的模型；步骤4：将待测试的图像和三分图输入到模型中进行测试。本发明的目的是为了针对复杂自然图像抠图任务中，存在浅层特征丢失、多尺度特征提取不足以及背景信息复杂易混淆的技术问题，而提出的一种能够有效的保留浅层特征、提高对目标的背景辨别能力并获取丰富的多尺度特征的自然图像抠图方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115631434A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211312027.5
申请日：2022-10-25
Applicant: 三峡大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 一种基于遥感影像的土地利用分类方法，包括以下步骤：步骤1：获取城市和乡镇土地的遥感影像原始图像，筛选图片后对其标记，共包含四种类别：耕地、果园、森林、建筑；步骤2：对标记的图片进行裁剪和数据增强，制作数据集；步骤3：将制作好的数据集中的训练集放入到特征提取网络和多尺度融合上采样结构中进行训练，得到分割模型；步骤4：将待分类的遥感图像放入到训练好的分割模型中识别得到结果；本发明的目的是为了解决针对基于遥感影像的土地分类方法中，当土地类别多，特征复杂存在小目标精度低以及边缘分割效果差的问题，而提出的一种能够对遥感影像中多种土地类型实现更精确的识别结果的方法。
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公开(公告)号：CN116166923A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211587357.5
申请日：2022-12-11
Applicant: 三峡大学
Abstract: 本发明涉及基于地统计分析与APLS‑MLR的土壤重金属来源解析方法，包括：对研究区域的土壤进行采样，测量土壤样本中重金属的含量，并进行预处理；利用克里金插值方法分析得到研究区域的土壤重金属空间含量分布特征图；对研究区域的重金属浓度数据采用偏最小二乘法进行分析；建立用于土壤重金属污染源解析的绝对偏最小二乘‑多元线性回归法受体模型；结合土壤重金属空间含量分布特征图和各污染源贡献率，推断确定具体的污染源。本发明方法不仅能计算确定污染源数量以及各个污染源的贡献率，还能准确确定具体的污染源；本发明提出的受体模型的APLS‑MLR方法，解决了APCS‑MLR方法中主成分分析时特征值的分解具有局限性的问题。
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公开(公告)号：CN115329272A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210906863.X
申请日：2022-07-29
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于线性判别分析的土壤重金属来源解析方法，包括以下步骤：步骤1：对研究区进行监测布点，土壤样本采集以及土壤样品处理，测量土壤样本中重金属的含量；步骤2：进行描述性统计分析；步骤3：利用地统计学方法分析研究区域土壤重金属空间分布特征，识别污染源；步骤4：采用ALDS‑MLR受体模型解析土壤重金属污染源及其贡献率；步骤5：根据地统计分析的重金属空间分布特征识别的污染源及ALDS‑MLR受体模型解析的污染源及其贡献率，得到明确的污染源及贡献率；最终实现对研究区的土壤重金属来源解析。该方法结合地统计学方法探析了土壤中重金属的来源及其贡献率，以期为当地土壤重金属污染科学防控和修复治理提供理论依据。
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公开(公告)号：CN112633253A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202110044037.4
申请日：2021-01-13
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于特征检测的无人机遥感影像森林信息提取系统及方法，包括影像获取模块、分割模块、构建模块以及组合模块，影像获取模块的输出端与分割模块的输入端连接，分割模块的输出端与构建模块的输入端连接，通过分割模块可以在解决一个复杂问题是自顶向下逐层把系统划分成若干模块，每个模块完成特定的子功能，图像获取模块将图像翻译成一系列数字后存储在计算机硬盘或者其他电子介质，使图像能够被电子化地从一台计算机传输到另一台计算机，并对其进行加工处理，成像清晰且迅速，有效地加快了信息处理速度。
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公开(公告)号：CN115329272B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210906863.X
申请日：2022-07-29
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F17/18 , G06F18/2132 , G16C20/20
Abstract: 一种基于线性判别分析的土壤重金属来源解析方法，包括以下步骤：步骤1：对研究区进行监测布点，土壤样本采集以及土壤样品处理，测量土壤样本中重金属的含量；步骤2：进行描述性统计分析；步骤3：利用地统计学方法分析研究区域土壤重金属空间分布特征，识别污染源；步骤4：采用ALDS‑MLR受体模型解析土壤重金属污染源及其贡献率；步骤5：根据地统计分析的重金属空间分布特征识别的污染源及ALDS‑MLR受体模型解析的污染源及其贡献率，得到明确的污染源及贡献率；最终实现对研究区的土壤重金属来源解析。该方法结合地统计学方法探析了土壤中重金属的来源及其贡献率，以期为当地土壤重金属污染科学防控和修复治理提供理论依据。
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