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公开(公告)号：CN113762153B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111045901.9
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京工商大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于遥感数据的新型尾矿库检测方法及系统。该方案包括设置目标检测网络，根据网络的批次大小确定骨干网络；选择多光谱数据作为训练样本和验证样本，高分辨率卫星融合影像作为测试样本；添加多尺度目标图片，所述多尺度目标图片包括不同尺度的单目标图片，以及不同尺度关系的多目标图片；评估网络对不同尺度的尾矿库的检测准确率；根据具体任务和数据的情况，选择设置损失函数和优化算法；获取检测结果，所述检测结果包括四种组成结构。该方案通过设置进行尾矿库检测流程，有效评估高效网络与高精度网络间的具体差异，提供尾矿库遥感自动识别的检测网络的选择。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112966114A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110388284.6
申请日：2021-04-10
Applicant: 北京工商大学 , 中国科学院地理科学与资源研究所
Abstract: 本发明是关于一种基于对称图卷积神经网络的文献分类方法和装置，方法包括：获取文献引用数据集作为图结构数据，读取文献数据集生成对应的特征矩阵和邻接矩阵，构建相似度矩阵；分别以相似度矩阵和邻接矩阵作为聚合矩阵，对文献数据的特征矩阵进行图卷积操作，得到基于相似度矩阵的第一预测值和基于邻接矩阵的第二预测值；分别计算文献数据中标记节点的监督损失和基于第一预测值和第二预测值的所有文献节点的无监督损失，并将监督损失和无监督损失进行合并，确定最终损失；利用最终损失训练和预设训练集进行训练，得到目标图卷积神经网络，对文献数据集中的目标数据进行半监督分类。通过该技术方案，可以充分嵌入图形知识，提高文献分类的准确性。
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公开(公告)号：CN113762150A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111044335.X
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明提供了一种尾矿库特征分析及模型构建方法及系统。该方案包括通过遥感摄像进行尾矿区数据获取；对尾矿区数据进行数据预处理，生成尾矿基础分析数据；对尾矿基础分析数据进行数据驱动的尾矿库结构重要度分析，获得第一数据特征；对尾矿基础分析数据进行尾矿库结构光谱特征分析，获得第二数据特征；对尾矿基础分析数据进行尾矿库结构空间特征分析，获得第三数据特征；根据第一数据特征、第二数据特征、第三数据特征构建尾矿区结构特征，设置尾矿区识别模型。该方案采用构建本体论概念模型，解决了尾矿库概念和影像表现存在语义鸿沟，通过遥感数据建立了关于尾矿库的概念，获得正确的尾矿库的先验知识。
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公开(公告)号：CN112966114B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202110388284.6
申请日：2021-04-10
Applicant: 北京工商大学 , 中国科学院地理科学与资源研究所
IPC: G06F16/35 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明是关于一种基于对称图卷积神经网络的文献分类方法和装置，方法包括：获取文献引用数据集作为图结构数据，读取文献数据集生成对应的特征矩阵和邻接矩阵，构建相似度矩阵；分别以相似度矩阵和邻接矩阵作为聚合矩阵，对文献数据的特征矩阵进行图卷积操作，得到基于相似度矩阵的第一预测值和基于邻接矩阵的第二预测值；分别计算文献数据中标记节点的监督损失和基于第一预测值和第二预测值的所有文献节点的无监督损失，并将监督损失和无监督损失进行合并，确定最终损失；利用最终损失训练和预设训练集进行训练，得到目标图卷积神经网络，对文献数据集中的目标数据进行半监督分类。通过该技术方案，可以充分嵌入图形知识，提高文献分类的准确性。
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公开(公告)号：CN113762150B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202111044335.X
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明提供了一种尾矿库特征分析及模型构建方法及系统。该方案包括通过遥感摄像进行尾矿区数据获取；对尾矿区数据进行数据预处理，生成尾矿基础分析数据；对尾矿基础分析数据进行数据驱动的尾矿库结构重要度分析，获得第一数据特征；对尾矿基础分析数据进行尾矿库结构光谱特征分析，获得第二数据特征；对尾矿基础分析数据进行尾矿库结构空间特征分析，获得第三数据特征；根据第一数据特征、第二数据特征、第三数据特征构建尾矿区结构特征，设置尾矿区识别模型。该方案采用构建本体论概念模型，解决了尾矿库概念和影像表现存在语义鸿沟，通过遥感数据建立了关于尾矿库的概念，获得正确的尾矿库的先验知识。
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公开(公告)号：CN113762153A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111045901.9
申请日：2021-09-07
Applicant: 北京工商大学
Abstract: 本发明提供了一种基于遥感数据的新型尾矿库检测方法及系统。该方案包括设置目标检测网络，根据网络的批次大小确定骨干网络；选择多光谱数据作为训练样本和验证样本，高分辨率卫星融合影像作为测试样本；添加多尺度目标图片，所述多尺度目标图片包括不同尺度的单目标图片，以及不同尺度关系的多目标图片；评估网络对不同尺度的尾矿库的检测准确率；根据具体任务和数据的情况，选择设置损失函数和优化算法；获取检测结果，所述检测结果包括四种组成结构。该方案通过设置进行尾矿库检测流程，有效评估高效网络与高精度网络间的具体差异，提供尾矿库遥感自动识别的检测网络的选择。
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