公开(公告)号：CN115984850A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202310116702.5

申请日：2023-02-15

Applicant: 安徽大学

Inventor： 赵晋陵 ,  陈荟 ,  秦元首 ,  程志友 ,  黄林生 ,  黄文江

IPC: G06V20/70 ,  G06V20/10 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774

Abstract: 本发明涉及一种基于改进Deeplabv3+的轻量级遥感影像语义分割方法，包括：通过遥感卫星获取不同情景下的图像，得到数据集；在数据集中选定分割对象，对分割对象进行语义标注和分割，进行图像增强，在图像增强后将整个数据集划分为训练集、测试集和验证集；构建改进的DeepLabv3+网络模型，采用训练集训练改进的DeepLabv3+网络模型；将测试集中的测试图像输入训练后的改进的DeepLabv3+网络模型，选定分割对象为田地、建筑群或水域，并保存语义分割的结果图像。本发明基于改进的DeepLabv3+网络模型，训练参数量较小、精度较高、边缘分割更细腻、有效改善孔洞问题；本发明系统针对田地、建筑群、水域多种分割对象，便于不同场景使用，智能便捷。

公开(公告)号：CN115565012A

公开(公告)日：2023-01-03

申请号：CN202211285868.1

申请日：2022-10-20

Applicant: 安徽大学

Inventor： 周晋兵 ,  雷雨 ,  陈旭 ,  陈鹏 ,  梁栋 ,  黄林生 ,  赵晋陵 ,  张文杰 ,  卢斐然 ,  陈荟 ,  秦元首

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V20/10 ,  G06V20/52 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/02 ,  G06Q50/26

Abstract: 本发明涉及一种基于自旋式Unet++网络的小麦条锈病夏孢子监测方法，包括：获取夏孢子显微图像；构建样本数据集；将样本数据集分为训练集、测试集和验证集；对Unet++网络模型进行改进，得到改进后的Unet++网络模型；将样本数据集中的图像输入至改进后的Unet++网络模型中，进行自旋式训练，得到夏孢子计数网络模型，并输出带检测框的样本数据集中的图像；训练夏孢子计数网络模型；将待检测的夏孢子显微图像输入到训练后的夏孢子计数网络模型，输出带检测框和计数的图像。本发明中夏孢子计数网络模型的计数准确率高，达到了99.03％；分割率较高，达到了86.45％；检测速率较高，达到了14张/秒，占用内存较小，仅为46.8MB。