公开(公告)号：CN118521928B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202410706052.4

申请日：2024-06-03

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 郝明 ,  罗维强 ,  谭敏 ,  范洪冬 ,  谭志祥 ,  庄会富

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/40 ,  G06T3/4053 ,  G06T5/50 ,  G06T5/40 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于先验位置知识的无人机影像矿区地裂缝提取方法，属于遥感图像处理领域，本发明利用先验位置提取器提取的先验知识，对模型的特征空间逐步进行约束，缩小了源域与目标域数据的差异性，以提高迁移训练的效果。同时，利用高斯细节增强模块，对地裂缝影像细节逐步进行增强，弱化了复杂地物的干扰，最终实现高分率无人机影像中复杂矿区地裂缝精确提取。由此，本发明解决了现有深度学习方法在提取无人机影像中地裂缝时迁移训练效果不佳、细小裂缝提取困难的问题，在保障矿区安全生产和矿区生态修复等方面发挥重要作用。

公开(公告)号：CN118521928A

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410706052.4

申请日：2024-06-03

Applicant: 中国矿业大学

Inventor： 郝明 ,  罗维强 ,  谭敏 ,  范洪冬 ,  谭志祥 ,  庄会富

IPC: G06V20/17 ,  G06V10/40 ,  G06T3/4053 ,  G06T5/50 ,  G06T5/40 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于先验位置知识的无人机影像矿区地裂缝提取方法，属于遥感图像处理领域，本发明利用先验位置提取器提取的先验知识，对模型的特征空间逐步进行约束，缩小了源域与目标域数据的差异性，以提高迁移训练的效果。同时，利用高斯细节增强模块，对地裂缝影像细节逐步进行增强，弱化了复杂地物的干扰，最终实现高分率无人机影像中复杂矿区地裂缝精确提取。由此，本发明解决了现有深度学习方法在提取无人机影像中地裂缝时迁移训练效果不佳、细小裂缝提取困难的问题，在保障矿区安全生产和矿区生态修复等方面发挥重要作用。