-
公开(公告)号：CN117372896A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311097431.X
申请日：2023-08-29
发明人： 马莉 , 周明 , 卢生炜 , 张洪 , 周蠡 , 李智威 , 蔡杰 , 武强 , 付江缺 , 李双江 , 骆元鹏 , 肖淞 , 孙利平 , 廖晓红 , 张童彦 , 黄伟杰 , 朱正雨 , 李朝瑞 , 熊川羽 , 周英博 , 陈然 , 舒思睿 , 贺兰菲 , 熊一 , 张赵阳 , 王巍 , 李吕满 , 乔诗慧 , 徐昊天 , 张奇 , 曹鹏财 , 杨长江 , 黄志远 , 李红明 , 李建峰 , 张文成 , 江桥 , 易乐安
IPC分类号： G06V20/17 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/762
摘要： 本发明公开一种基于影像的无监督道路提取方法、系统、设备及介质，方法包括：获取变电站施工区域的影像数据并进行预处理；将预处理后的影像数据输入训练好的地物无监督分割模型，得到初步的道路分割结果；对所述初步的道路分割结果进行后处理操作，得到最终的道路提取结果；其中，所述地物无监督分割模型的训练包括：将影像训练样本输入构建的卷积神经网络，得到影像训练样本聚类后的特征图；对所述聚类后的特征图进行分类，得到道路粗分割影像；将所述道路粗分割结果进行超像素精化，得到道路精化分割影像；构建损失函数，使用随机梯度下降更新网络参数。本发明实现了无监督场景下变电站施工进度中的道路精准检测。
-
公开(公告)号：CN117765412A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311486510.X
申请日：2023-11-09
发明人： 马莉 , 卢生炜 , 周明 , 张洪 , 周蠡 , 李智威 , 蔡杰 , 武强 , 付江缺 , 李双江 , 朱正雨 , 黄伟杰 , 李朝瑞 , 郑拓 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 周英博 , 陈然 , 舒思睿 , 贺兰菲 , 熊一 , 张赵阳 , 王巍 , 李吕满 , 乔诗慧 , 徐昊天 , 骆元鹏 , 张奇 , 曹鹏财 , 杨长江 , 黄志远 , 李红明 , 张文成 , 江桥 , 易乐安 , 李建峰 , 王水 , 肖淞
IPC分类号： G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/42 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开一种基于无人机影像的建筑物屋顶提取方法、装置及介质，方法，包括：获取无人机影像数据并进行预处理；将预处理后的数据输入训练好的模型，输出建筑物屋顶提取结果；所述模型的训练，进一步包括：构建主干特征提取网络及三分支解码网络；将训练数据输入预先构建的主干特征提取网络，得到建筑物的特征提取结果；将所述特征提取结果分别输入预先构建的三分支解码网络，用于上下文细节解码、语音信息解码和边界信息解码；将所述上下文细节解码、语音信息解码和边界信息解码的结果进行融合，得到分割特征图用于建筑物提取。本发明通过构建建筑物屋顶提取模型，提高建筑物屋顶提取精度与提取效率。
-
公开(公告)号：CN117765383A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311486536.4
申请日：2023-11-09
发明人： 马莉 , 卢生炜 , 周明 , 张洪 , 周蠡 , 李智威 , 蔡杰 , 武强 , 付江缺 , 李双江 , 朱正雨 , 黄伟杰 , 李朝瑞 , 郑拓 , 孙利平 , 廖晓红 , 熊川羽 , 周英博 , 陈然 , 舒思睿 , 贺兰菲 , 熊一 , 张赵阳 , 王巍 , 李吕满 , 乔诗慧 , 徐昊天 , 骆元鹏 , 张奇 , 曹鹏财 , 杨长江 , 黄志远 , 李红明 , 张文成 , 江桥 , 易乐安 , 李建峰 , 王水 , 肖淞
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开一种基于生成对抗网络的智能矢量化方法、系统、设备及介质，方法包括：获取空间数据并进行预处理；对预处理后的数据进行数据增强；将增强后的数据输入训练好的智能矢量化模型，输出最优的矢量化结果；智能矢量化模型的训练，进一步包括：基于生成对抗网络的思想，构建基于U‑net的智能矢量化模型，所述模型包括生成器模块和识别器模块，所述生成器模块用于生成矢量掩膜部分，所述识别器模块用于在训练过程中不断筛选最优的掩膜，进而得到输出样本的最优矢量化结果；构建损失函数，并通过损失函数对训练模型进行约束优化，得到训练好的模型。本发明通过将深度学习应用到遥感数据矢量化应用中，实现了复杂场景下的空间数据的规则矢量化。
-
公开(公告)号：CN118230193A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410275096.6
申请日：2024-03-11
发明人： 程正逢 , 杨长江 , 张济勇 , 徐辉 , 吴冰 , 张奇 , 易祎 , 李双江 , 姚远 , 孙小虎 , 肖淞 , 田龙强 , 刘冬晖 , 曹鹏财 , 骆元鹏 , 欧阳亚 , 姚院峰 , 胡莹
IPC分类号： G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06V20/58
摘要： 本发明涉及无人机影像道路提取技术领域，尤其涉及一种无人机影像道路提取方法、装置及存储介质，该提取方法包含四个阶段，首先，构建无人机影像道路数据集；其次，对数据集进行色彩变换、翻转旋转、缩放裁剪、高斯噪声等一系列数据增强方法；然后，构建深度学习网络框架用于数据训练，本发明提出的网络模型嵌入了动态蛇形卷积感知模块(Dynamic Snake Convolution Aware Module，DSCAM)和对偶图卷积增强模块(Dual Graph Convolution Enhancement Module，DGCEM)，两个模块分别学习道路的蛇形结构特征和上下文语义特征；最后，获得最优模型用于新无人机影像道路数据集的验证，实现了道路的完整性提取。因此，本发明能够解决提升道路检测精度与效率的技术问题。
-
公开(公告)号：CN118570657A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410569170.5
申请日：2024-05-09
IPC分类号： G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明公开一种多分辨率遥感影像变化检测方法、装置、介质及产品。方法包括：获取多分辨率遥感影像数据；将多分辨率遥感影像数据输入训练后的遥感影像变化检测模型，输出变化检测结果，其中，遥感影像变化检测模型的训练包括：构建预设范围内的双时相多分辨率遥感影像数据集并进行预处理；对预处理后的双时相多分辨率遥感影像数据进行孪生编码，分别提取两个时相的多尺度高维特征；根据预设的多分辨率残差对齐块，将提取出的两个时相的多尺度高维特征分别与对应时相的原始图像进行融合对齐；对融合对齐后的两个时相的多尺度高维特征进行特征融合；对特征融合后的高维特征进行解码，恢复至原始输入图像的大小，并输出解码结果。
-
-
-
-
搜索结果
5 条记录 (耗时 0.073 秒)
