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公开(公告)号：CN119851121A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411914977.4
申请日：2024-12-24
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/10 , G06V10/60 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及阴影检测技术领域，提供一种基于双分支编码器的遥感图像阴影检测方法与系统。该方法包括：获取遥感图像阴影检测数据集，对所述遥感图像阴影检测数据集中的每个遥感图像进行图像增强处理，将增强后的遥感图像阴影检测数据集分为训练集和测试集；构建基于双分支编码器的神经网络结构，并利用所述训练集和所述测试集对所述基于双分支编码器的神经网络结构进行训练得到遥感图像阴影检测模型；将待检测的遥感图像经过图像增强处理后输入所述遥感图像阴影检测模型进行阴影检测处理，输出检测结果。本发明通过构建双分支编码器神经网络，并利用多尺度特征提取有效地复用浅层特征，有效提高遥感图像阴影检测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117765409A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311787559.9
申请日：2023-12-23
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及图像分割技术领域，具体涉及基于多尺度特征融合和注意力机制的遥感图语义分割方法，包括：获取遥感图数据集，进行图像增强处理，将其分为训练集和测试集；构建基于多尺度特征融合和注意力机制的神经网络模型；迭代训练神经网络模型，直至训练次数达到预设训练次数得到训练好的神经网络模型；对训练好的神经网络模型进行性能测试，获得性能测试结果；优化训练好的神经网络模型的各个参数，获得优化后的神经网络模型；利用优化后的神经网络模型，对待检测遥感图像进行语义分割处理，获得分割结果。本发明基于多尺度特征融合和注意力机制进行遥感图语义分割，有效提高了遥感图语义分割的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118210082A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410314384.8
申请日：2024-03-19
Applicant: 河南大学
IPC: G01W1/10 , G06V10/20 , G06V10/30 , G06V10/36 , G06V10/62 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于ResT和Unet融合的短时强对流降水预报方法，该方法包括：采集待预报地区预设时间段内的气象数据，并对采集到的气象数据进行预处理，其中，气象数据包括：雷达反射率图像；根据预处理后的数据，通过训练完成的ResT‑Unet融合模型进行短时强对流降水预测，其中，将ResT网络和Unet网络融合旨在提高模型对短时强对流降水事件特征的识别能力，模型训练过程中，采用交叉验证的方法来评估模型的性能，确保在不同的数据子集上都能获得稳定的预测结果。本发明不仅能够有效提取天气数据中的空间特征，还能捕捉到时间序列中的动态变化，从而大幅提升短时强对流降水的预测精度。
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公开(公告)号：CN119670938A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411644855.8
申请日：2024-11-15
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种多尺度混合的光伏发电功率预测方法及相关设备，涉及时间序列预测技术领域。该方法包括：步骤1：获取目标光伏发电站及其所在区域内的其他至少一个光伏发电站在相同历史时间段的功率数据；步骤2：将获取的多个光伏发电站在相同历史时间段的功率数据输入至预设的功率预测模型，得到目标光伏发电站在未来时间段的功率数据。本发明中的功率预测模型可以充分建模目标光伏发电站与其所在区域范围内的其他光伏发电站之间的跨纬度依赖关系。
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