-
公开(公告)号：CN118794899A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411267856.5
申请日：2024-09-11
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
IPC: G01N21/27 , G06V20/10 , G06V10/764 , G01N21/84
Abstract: 本申请公开了一种作物病虫害监测方法、装置、设备、存储介质及产品，涉及测绘遥感技术领域，所述作物病虫害监测方法，包括：获取待监测区域的光谱超分样本集；基于光谱超分样本集中的光谱数据进行光谱超分，获得光谱超分影像；根据光谱数据和光谱超分影像进行比对验证，获得验证结果；在验证结果为验证通过时，基于光谱超分影像进行作物病虫害监测。由于多光谱影像具有较高的空间和时间分辨率，且成本低廉、更易获得；并且，目前存在大量的开源的、种类丰富的光谱库，本发明仅使用以上两种数据作为数据源，相对以往研究，解决了数据源难以获取的问题，能够实现成本更低的大面积，时间连续的病虫害监测。
-
公开(公告)号：CN117408880A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311456839.1
申请日：2023-11-01
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
IPC: G06T3/4038 , G06T3/4046 , G06T3/4053 , G06T3/4007 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种遥感影像超分重建方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对采集的低分辨遥感影像图进行图像预处理获得图像数据集；通过Sinc滤波器对图像数据集进行滤波处理，并将滤波后的图像数据集输入至预设空间超分重建模型进行超分重建，获得超分重建影像图集；对超分重建影像图集进行回型拼接，获得超分辨率影像图。由于本发明通过Sinc滤波器对图像数据集进行滤波处理，避免了影像图重建时的纹理畸变现象；同时模型的孪生神经网络以及引入的判别器可增强模型对数据复杂性的适应能力以及对大尺度地物细节的特征提取能力，在对超分重建影像图集进行拼接时，可提高超分辨率影像图的真实性，从而提高超分重建后的影像质量和效果。
-
公开(公告)号：CN114926330A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210403167.7
申请日：2022-04-18
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种遥感图像超分辨率深度学习方法及装置，首先获取同一时间地点的Sentinel‑2影像和Planet卫星影像，并对Sentinel‑2影像进行上采样；然后将经过上采样的Sentinel‑2影像和Planet卫星影像级联形成标签作为深度学习网络模型的输入，进行深度学习网络模型训练；最后，利用经过上采样的Sentinel‑2影像与深度学习网络模型的输出计算光谱损失SAM，利用Planet卫星影像与深度学习网络模型的输出计算空间损失UIQI，然后通过反向传播返回网络；待网络模型收敛后，网络模型的输出即为超分后的影像。通过将原始的高空间分辨率图像与上采样的待超分图像级联作为标签，并通过控制网络输出的空间损失与光谱损失，使得网络输出可以在提升空间分辨率的同时光谱失真小。
-
公开(公告)号：CN117422746B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202311385676.2
申请日：2023-10-23
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明涉及遥感领域，公开一种分区非线性地理配准方法、装置、设备及存储介质，该方法通过对目标基准影像和目标待配准影像进行分区特征提取，可以获得影像中的高维特征，并减少模型的后续运算量，提高了地理配准的效率；并通过非线性几何变换模型根据基准影像特征集合待配准影像特征集之间的同名点对配准待配准影像，解决了传统的地理配准方法所存在的匹配同名点能力弱、空间分布不均匀、无法有效拟合局部不均质偏移以及运行效率低等问题，提高了地理配准的精度和效率。
-
公开(公告)号：CN117541899A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311316256.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
IPC: G06V10/80 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种多源遥感影像融合方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：获取低空间分辨率影像数据，并对低空间分辨率影像数据进行处理，获得多波段数据；将多波段数据输入至预设模型，获得低空间分辨率影像数据对应的高空间分辨率融合影像，预设模型是将原始Stable Diffusion模型中的VGG16模型替换为多通道ResNet50模型，将U‑Net的逐步预测噪声结构更改为逐步预测隐空间向量结构。由于使用多通道ResNet50模型，并将U‑Net逐步预测噪声结构更改为逐步预测隐空间向量，提高了多源影像不同光谱波段数融合在空间地域、卫星数据源的泛化性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117541845A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311320250.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/24 , G06V20/10 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及农业遥感技术领域，并公开了一种农作物分类方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：确定待分类农作物的生育期，并下载待分类农作物在生育期内的遥感影像数据；对遥感影像数据进行预处理，得到预处理后的遥感影像数据；对预处理后的遥感影像数据进行时序编码和时序掩膜，得到训练数据集，并基于训练数据集对初始深度学习网络模型进行训练后得到农作物分类模型；将待分类数据集输入至农作物分类模型中，得到待分类农作物的分类结果。本发明通过对待分类农作物的遥感影像数据进行预处理、时序编码和时序掩膜操作得到训练数据集，并基于农作物分类模型进行分类，从而在缺少部分时相遥感影像数据的场景下也能对农作物区域进行分类。
-
公开(公告)号：CN116167913B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202211089779.X
申请日：2022-09-07
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
IPC: G06T3/4053
Abstract: 本发明属于测绘遥感技术领域，公开了一种基于光谱库的光谱超分方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获取目标区域的地类信息；根据地类信息确定附加光谱样本；根据预设光谱库和附加光谱样本建立私有光谱库；根据私有光谱库对实时采集的目标区域对应的多光谱影像进行光谱超分，得到目标区域对应的目标高光谱影像。通过上述方式，基于目标地区的地类信息确定附加光谱样本，从而与预设光谱库进行结合，形成了针对于目标地区的私有光谱库，最后基于私有光谱库对实时采集的多光谱影像进行影像超分，实现了不需要目标区域的同一场景的低空间分辨率高光谱影像和高空间分辨率多光谱影像即可实现光谱超分，降低了光谱超分的实施难度并维持了实施效果。
-
公开(公告)号：CN117422654B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311385513.4
申请日：2023-10-23
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明涉及遥感影像处理技术领域，公开了一种遥感影像匀色方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：对待匀色遥感影像进行预设拉伸处理，获得目标待匀色遥感影像；对参考影像和目标待匀色遥感影像进行降采样处理，获得参考影像缩略图和待匀色遥感影像缩略图；基于参考影像缩略图和待匀色遥感影像缩略图确定灰度级映射关系表；基于灰度级映射关系表对待匀色遥感影像进行匀色操作。由于本发明基于参考影像缩略图和待匀色遥感影像缩略图确定灰度级映射关系表，并基于灰度级映射关系表对待匀色遥感影像进行匀色操作，从而解决了现有技术中通过人工和专业的匀色处理软件对遥感影像进行匀色，运行效率较低的技术问题。
-
公开(公告)号：CN118172668A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410314805.7
申请日：2024-03-19
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06T7/13 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及农业遥感图像分析处理技术领域，公开了一种地块边缘概率图后处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：构建初始边缘降噪模型，初始边缘降噪模型为改进CycleGAN模型；通过预设损失函数训练初始边缘降噪模型，在迭代训练完毕时，获得目标边缘降噪模型；通过目标边缘降噪模型中的生成器，对包含噪声的原始地块边缘概率图进行后处理降噪，获得优化后的目标地块边缘概率图。本发明通过目标边缘降噪模型自动学习从原始地块边缘概率图到降噪后的目标地块边缘概率图的映射关系，简化后处理流程吗，提高处理效率。同时，提高目标地块边缘概率图中边缘的连续性、闭合性和整体区域的完整性，提高农田地块边缘识别后处理的准确性。
-
公开(公告)号：CN117422746A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311385676.2
申请日：2023-10-23
Applicant: 武汉珈和科技有限公司
Abstract: 本发明涉及遥感领域，公开一种分区非线性地理配准方法、装置、设备及存储介质，该方法通过对目标基准影像和目标待配准影像进行分区特征提取，可以获得影像中的高维特征，并减少模型的后续运算量，提高了地理配准的效率；并通过非线性几何变换模型根据基准影像特征集合待配准影像特征集之间的同名点对配准待配准影像，解决了传统的地理配准方法所存在的匹配同名点能力弱、空间分布不均匀、无法有效拟合局部不均质偏移以及运行效率低等问题，提高了地理配准的精度和效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.041 seconds)
