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公开(公告)号：CN119151933B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411646678.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及图像异常检测技术领域，特别涉及一种基于嵌套自编码器的高光谱图像异常检测方法和装置，其中，方法包括：获取原始高光谱图像；基于上采样结构，利用第一级编码器对原始高光谱图像在空间维度上进行特征编码和解码，并利用第二级编码器对原始高光谱图像在光谱维度上进行特征编码和解码，得到原始高光谱图像的空间特征和光谱特征；基于空间特征和光谱特征重建得到重建高光谱图像的异常像素点。由此，解决了现有技术检测方法虚警率高、细节重建效果差、图像信息利用率低等问题，通过对深度学习模型的结构进行改进，具有自动化、检测准度高、复杂度低、快速高效等优点。
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公开(公告)号：CN119274075A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411383230.0
申请日：2024-09-30
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06T5/70 , G06T7/136 , G06T7/13 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06T5/80 , G08B21/10
Abstract: 本发明提出了一种多源遥感卫星数据融合的洪水监测预警方法及系统。本发明收集洪水区域的多种类型的遥感卫星数据；对收集到的遥感卫星数据进行预处理；将预处理后的多种遥感卫星数据通过整合不同尺度特征以获得特征融合；将基于重访通道注意力模块的特征融合从同层场景推广到跨层场景；利用融合后的遥感影像进行洪水识别，提取出洪水区域的边界和范围；根据识别出的洪水区域和历史洪水数据，结合气象、水文信息，进行洪水预警得到预警结果；洪水事件进行洪水成因、洪水过程、洪水影响综合分析。本发明通过整合多源卫星数据，旨在提升洪水大范围检测的精确度，并强化洪水趋势的预测能力，从而确保洪水时空预警的准确性与可靠性。
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公开(公告)号：CN119152374A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411606049.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及信息处理技术领域，特别涉及一种基于低秩嵌入与多尺度的异常检测方法、装置及电子设备。方法包括：获取高光谱图像，并对高光谱图像进行预处理，得到原始高光谱图像；利用预设的低秩背景特征提取模型对原始高光谱图像进行特征提取操作，得到低秩背景特征，并利用预先构建的多尺度融合特征提取模型，提取原始高光谱图像的全局特征和局部特征；对低秩背景特征、全局特征和局部特征进行整合处理，将得到的目标重建背景图像与高光谱图像进行比较，识别异常区域。由此，通过采用低秩背景特征提取与多尺度融合特征提取实现高光谱图像灾害监测，解决了现有检测方法检测过程耗时长、效率低、精度低的问题，具有自动化、高精度、快速高效等优点。
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公开(公告)号：CN118917299A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410956493.X
申请日：2024-07-17
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F40/205 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及自然灾害预警和应急响应技术，具体涉及一种结合自然语言处理的灾害场景智能解析方法及系统，该系统包括数据预处理模块，用于对灾害现场的信息进行预处理；信息提取模块，用于利用自然语言处理技术，对预处理后的信息进行深度挖掘，提取出与灾害场景相关的关键信息；信息解析模块，用于对提取的关键信息进行解析，生成结构化的灾害场景描述，以及处理信息之间的矛盾和冲突，生成一致的解析结果；结果展示模块，用于将解析结果以可视化的方式展示给救援人员。该系统通过对灾害现场的语言信息进行深度挖掘、分析以及结果展示的可视化，在技术上具备更高的创造性，显著提升了灾害应急响应的整体效果，具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN118869040A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410861988.4
申请日：2024-06-28
Applicant: 武汉大学
IPC: H04B7/185 , H04J13/00 , H04M1/72448
Abstract: 本发明提出了一种海量手机用户同步接入卫星的前导设计系统及方法。本发明计算机结合手机最小通信仰角、等效小区直径、卫星高度根据输入场景参数和目标网络类型计算前导的时频资源格式；结合手机移动速度、载波频率、手机运动方向的夹角、手机入射波方向的夹角计算手机用户的归一化载波频率偏移，设置子载波频率间隔；生成初始的ZC序列；对初始ZC序列采用短序列级联的方式构建前导序列；结合自相关峰值和伪峰值数据对前导序列进行差异化序列幅值分配。本发明显著降低了用户间的干扰，提高了前导检测的准确性，从而大幅提升了手机用户接入卫星的成功率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118781727A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410852623.5
申请日：2024-06-28
Applicant: 武汉大学
IPC: G08B17/00 , G08B17/10 , G08B17/12 , G01D21/02 , G06V20/17 , G06V20/52 , G06V10/22 , G06V10/56 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0442 , G06N3/08 , B64U20/87 , B64U101/30 , B64U101/40
Abstract: 本发明公开了一种智能无人机群森林火灾早期侦测方法、介质和设备，该方法包括：选择若干架无人机组成无人机群；通过无人机群协同作业对发生火灾的森林区域进行监测，以确定全面的火场数据，并根据火场数据实现火灾侦测；其中，火场数据至少包括火场的温度分布、烟雾浓度、火势蔓延方向、火势各方向蔓延状况和火势蔓延速度数据。本发明能够实现智能无人机群在森林火灾早期侦测中的高效协同作业，可实现全天候、无死角监测，并可提高火情监测的准确性和实时性，降低森林火灾的发生概率和损失。
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公开(公告)号：CN118425052A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410498641.8
申请日：2024-04-24
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N21/17
Abstract: 本发明公开了一种自然灾害影响下的农作物监测分析方法、介质和设备，该方法包括：获取农作物自身生长信息和实施监测的农作物生长环境数据；融合农作物自身生长信息和农作物生长环境数据得到农作物生长监测数据库；基于农作物生长监测数据库采用大数据分析方法对农作物受灾状况进行分析，生成受灾分析报告，以便提供农作物受灾后决策。本发明通过集成遥感技术、物联网技术和大数据分析技术，可实现对农作物受灾情况的全面实时监测和分析，并且可提高农作物受灾分析效率，本发明具有实时性、高精度和广泛适用性等特点，能够为农业部门、农民和救援机构提供及时有效的决策支持，减轻自然灾害对农作物生产的影响，提高农业生产的稳定性和可持续性。
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公开(公告)号：CN117711417A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410163875.7
申请日：2024-02-05
Applicant: 武汉大学
IPC: G10L21/0208 , G10L21/0232 , G10L25/30 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于频域自注意力网络的语音质量增强方法及系统，首先输入原始语音并进行预处理；然后将处理后频率响应输入频域自注意力网络；最终输出信号并对输出的信号进行后处理得到语音增强信号；频域自注意力网络，包括位置编码模块、N个相同的基本单元模块；位置编码模块包括位置编码层；基本单元模块包括多注意力头层、残差连接和层归一化层、前馈层；N个相同的基本单元模块，其中N由所需网络深度决定。本发明能够实现对语音信号中噪声的去除，在语音通信方具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117456339A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311556027.4
申请日：2023-11-17
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/98 , G06V10/771 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明公开了一种基于多层次特征复用的图像质量评价方法及系统，首先将输入图像进行预处理，得到若干输入图像块；然后将图像块输入多层次特征复用网络中，得到整体质量分数；多层次特征复用网络包括浅层特征提取模块、深层特征提取模块、空间注意力模块、线性加权回归模块；浅层特征提取模块包括一个Riesz变换层和一个残差连接单元；深层特征提取模块包括一个卷积神经网络S和一个残差连接单元；空间注意力模块包括一个卷积神经网络W和一个残差连接单元；线性加权回归模块包括两个线性层、一个归一化层、和一个加权求和单元。本发明提高所提取特征的利用效率，从而使模型的质量评价既能反映图像的客观失真程度，又能符合人眼的主观感知。
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公开(公告)号：CN117274121A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311062157.2
申请日：2023-08-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明方法提出了一种四分支神经网络遥感影像融合方法及计算机可读介质。本发明对每幅原始高光谱影像进行光谱维度的下采样处理，获得每幅低光谱分辨率的多光谱影像；对每幅原始高光谱影像进行空间维度的模糊处理和下采样处理，获得每幅低空间分辨率的高光谱影像；构建四分支神经网络模型，结合每幅低光谱分辨率的多光谱影像、每幅低空间分辨率的高光谱影像进行迭代优化，得到训练后的四分支神经网络模型；实时采集高光谱影像，将实时采集的高光谱影像结合训练后的四分支神经网络模型进行融合，得到每幅预测的实时高光谱影像。本发明能够充分地从高光谱和多光谱影像中提取空间特征和光谱特征，并在计算复杂度和空间复杂度方面表现出了巨大优势。
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