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公开(公告)号：CN117494902B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311570654.3
申请日：2023-11-22
申请人： 山东大学 , 北京熵辰科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/0442
摘要： 本发明提出了一种基于土壤水分相关性分析的土壤墒情预测方法及系统，涉及土壤墒情预测技术领域，分析不同深度土层与土壤水分相关性，得到不同深度土壤墒情之间的皮尔逊相关系数；对待预测土壤以预设间隔进行分层，获取第一土层的土壤容重，并采集当前的气象特征值，构成土壤墒情预测模型的输入特征；将输入特征输入到训练好的土壤墒情预测模型中，得到第一土层的土壤墒情预测值；基于第一土层的土壤墒情预测值，根据不同深度土壤墒情之间的皮尔逊相关系数，预测其他深度的土壤墒情预测值；本发明加入了不同深度土层和各类气象数据与土壤水分相关性的分析，并对墒情预测模型进行了重构，得到了更为准确的墒情预测。
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公开(公告)号：CN117494902A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311570654.3
申请日：2023-11-22
申请人： 山东大学 , 北京熵辰科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/02 , G06N3/0442
摘要： 本发明提出了一种基于土壤水分相关性分析的土壤墒情预测方法及系统，涉及土壤墒情预测技术领域，分析不同深度土层与土壤水分相关性，得到不同深度土壤墒情之间的皮尔逊相关系数；对待预测土壤以预设间隔进行分层，获取第一土层的土壤容重，并采集当前的气象特征值，构成土壤墒情预测模型的输入特征；将输入特征输入到训练好的土壤墒情预测模型中，得到第一土层的土壤墒情预测值；基于第一土层的土壤墒情预测值，根据不同深度土壤墒情之间的皮尔逊相关系数，预测其他深度的土壤墒情预测值；本发明加入了不同深度土层和各类气象数据与土壤水分相关性的分析，并对墒情预测模型进行了重构，得到了更为准确的墒情预测。
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公开(公告)号：CN117765373A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410194557.7
申请日：2024-02-22
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/0495
摘要： 本发明属于目标检测领域，提供了一种自适应裂缝尺寸的轻量化道路裂缝检测方法及系统，其技术方案为：使用无人机拍摄道路裂缝图像，制作道路裂缝数据集；利用labelme数据标注工具进行标注，并对数据集进行数据增强；通过在YOLOv8n的特征提取网络部分引入C2f_SK模块，在特征融合网络中引入轻量化的GSConv，将CIoU损失函数替换为Inner‑CIoU，构建改进YOLOv8n模型；将标注好的图像数据集输入到改进的YOLOv8n模型中进行训练；用训练好的改进YOLOv8n模型进行道路裂缝检测。本发明可以部署到无人机设备上，利用无人机进行道路裂缝巡检，可以提升道路裂缝检测的准确率。
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公开(公告)号：CN117765373B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410194557.7
申请日：2024-02-22
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/766 , G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/0495
摘要： 本发明属于目标检测领域，提供了一种自适应裂缝尺寸的轻量化道路裂缝检测方法及系统，其技术方案为：使用无人机拍摄道路裂缝图像，制作道路裂缝数据集；利用labelme数据标注工具进行标注，并对数据集进行数据增强；通过在YOLOv8n的特征提取网络部分引入C2f_SK模块，在特征融合网络中引入轻量化的GSConv，将CIoU损失函数替换为Inner‑CIoU，构建改进YOLOv8n模型；将标注好的图像数据集输入到改进的YOLOv8n模型中进行训练；用训练好的改进YOLOv8n模型进行道路裂缝检测。本发明可以部署到无人机设备上，利用无人机进行道路裂缝巡检，可以提升道路裂缝检测的准确率。
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