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公开(公告)号：CN114898216B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210671099.2
申请日：2022-06-14
Applicant: 湖南省农林工业勘察设计研究总院 , 湖南神帆科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06T7/10 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素与分水岭的遥感图像深度学习分割方法及系统，通过利用超像素分割算法对遥感图像进行超像素分割，输出超像素分割结果图；利用语义分割类卷积神经网络对遥感图像进行地物分割，输出地物分割结果图；将每个超像素块的几何中心定义为种子点的位置，结合输出的超像素分割图和地物分割结果图，逐个统计计算超像素块内不同地物类别标签的占比数量，取占比最大的地物类别标签作为该超像素块种子点类别；将定义的种子点作为输入参数，利用分水岭算法对遥感图像进行地物分割，输出相同尺寸的地物分割效果图。本发明有效提高遥感图像地物分割的可视化效果和遥感图像地物分割的精度。
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公开(公告)号：CN114898216A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210671099.2
申请日：2022-06-14
Applicant: 湖南省农林工业勘察设计研究总院 , 湖南神帆科技有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06T7/10 , G06T7/11 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于超像素与分水岭的遥感图像深度学习分割方法及系统，通过利用超像素分割算法对遥感图像进行超像素分割，输出超像素分割结果图；利用语义分割类卷积神经网络对遥感图像进行地物分割，输出地物分割结果图；将每个超像素块的几何中心定义为种子点的位置，结合输出的超像素分割图和地物分割结果图，逐个统计计算超像素块内不同地物类别标签的占比数量，取占比最大的地物类别标签作为该超像素块种子点类别；将定义的种子点作为输入参数，利用分水岭算法对遥感图像进行地物分割，输出相同尺寸的地物分割效果图。本发明有效提高遥感图像地物分割的可视化效果和遥感图像地物分割的精度。
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公开(公告)号：CN114937176A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210560976.9
申请日：2022-05-20
Applicant: 湖南神帆科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V30/148 , G06V10/26 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的药品实时识别方法及系统，通过加载第一摄像头采集的第一图像和第二摄像头采集的第二图像分别对加载的第一图像和第二图像进行处理，获取药品及文字检测结果；对获取的药品分类和药品区域进行融合，输出基于外观的分类置信度和融合后的药品区域；根据获取的文本区域、以及输出的融合后的药品区域，进行文本区域切割；分别对文本区域切割后的第一图像和第二图像进行文字识别，识别出文本区域切割的文字信息；对输出的基于外观的分类置信度、以及识别出的文字信息进行融合，最终输出基于外观和文字信息的识别结果。本发明可实现配药环节的处方药品实时核对、增加核对精度，又可减轻工作人员负担。
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公开(公告)号：CN114913074A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210671224.X
申请日：2022-06-14
Applicant: 湖南神帆科技有限公司 , 湖南省生态环境监测中心
Abstract: 本发明公开了一种深度网络语义分割的超像素无缝拼接方法及系统，以一定的相邻重叠度对大幅面遥感影像进行分块裁剪，得到多个遥感图像块和相邻遥感图像块重叠区域；利用深度卷积神经网络对分块裁剪得到的多个遥感图像块分别进行地物分割，得到遥感图像块分割结果；利用超像素算法对分块裁剪得到的相邻遥感图像块重叠区域进行超像素分割，得到超像素区域；参考超像素区域边界对得到的遥感图像块分割结果进行拼接，获取整幅遥感影像的分割结果。本发明利用超像素拼接的方法对大幅面遥感影像的深度网络语义分割结果进行无缝拼接，有效保留遥感影像中地物分割结果的完整性，提高地物分割精度和可视化效果。
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公开(公告)号：CN111951285A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010807756.2
申请日：2020-08-12
Applicant: 湖南神帆科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于级联深度卷积神经网络的光学遥感影像林地分类方法，包括以下步骤：A、利用图像语义分割深度卷积网络实现影像中大颗粒度地物的分类，实现林地与非林地区域的划分；B、利用面向图像分类的深度卷积神经网络实现针对林地区域的细颗粒度精细划分。本发明能够解决现有技术的不足，可以发挥深度学习对遥感影像地物特征的有效挖掘，同时兼顾了高分辨率影像中林地精细特征的高效学习与提取，能够较好地解决高分辨率遥感影像林地精细分类问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111951284A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010807740.1
申请日：2020-08-12
Applicant: 湖南神帆科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的光学遥感卫星图像精细化云检测方法，包括以下步骤：A、云类型定义；B、样本选择；C、数据标注；D、数据扩充；E、网络模型训练；F、图像语义分割。本发明能够解决现有技术的不足，克服云的光谱差异性、异物同谱现象、地表信息混合等问题，兼顾算法的简洁性和高效率，得到精细化的云层分布结果。
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公开(公告)号：CN114937176B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210560976.9
申请日：2022-05-20
Applicant: 湖南神帆科技有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V30/148 , G06V10/26 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的药品实时识别方法及系统，通过加载第一摄像头采集的第一图像和第二摄像头采集的第二图像分别对加载的第一图像和第二图像进行处理，获取药品及文字检测结果；对获取的药品分类和药品区域进行融合，输出基于外观的分类置信度和融合后的药品区域；根据获取的文本区域、以及输出的融合后的药品区域，进行文本区域切割；分别对文本区域切割后的第一图像和第二图像进行文字识别，识别出文本区域切割的文字信息；对输出的基于外观的分类置信度、以及识别出的文字信息进行融合，最终输出基于外观和文字信息的识别结果。本发明可实现配药环节的处方药品实时核对、增加核对精度，又可减轻工作人员负担。
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公开(公告)号：CN114782709A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210559371.8
申请日：2022-05-20
Applicant: 湖南神帆科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于高斯分配策略的图像小目标检测方法及系统，通过加载图像和提取图像的相应特征，构成多尺度特征图集合；将提取的底层特征图和高层特征图进行特征融合，生成融合特征图；根据生成的融合特征图预测目标的类别、目标预测框的坐标值和目标框的中心度；使用高斯分配策略分配图像正负样本；结合分配的正负样本和网络输出的目标类别、预测框坐标和中心度计算网络损失；根据计算出的网络损失来更新网络参数直到网络收敛；利用训练好的网络，预测输入图像中目标的类别、目标预测框的坐标值和目标框的中心度，之后利用后处理算法获得检测结果。本发明使小目标检测器的性能平均提高两倍，对于非常微小的目标，甚至可以提高三倍。
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公开(公告)号：CN119272801A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411384075.4
申请日：2024-09-30
Applicant: 湖南神帆科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种指令驱动的端侧智能体控制方法及系统，通过训练并测试屏幕内容理解模型：收集制作屏幕内容理解所需要的屏幕内容理解数据集；使用所述屏幕内容理解数据集进行屏幕内容理解模型的增量微调训练；训练并测试指令翻译模型：收集完成指令翻译所需要的指令翻译数据集；使用所述指令翻译数据集进行指令翻译模型的增量微调训练；组合智能体并执行用户请求：将所述屏幕内容理解模型和所述指令翻译模型组合成智能体，调用安卓ADB工具箱执行用户请求。本发明避免了探索式智能体效能低下的现象，降低了对多模态LLM高算力需求。
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公开(公告)号：CN107578421A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710832495.8
申请日：2017-09-15
Applicant: 湖南神帆科技有限公司
Inventor： 李智勇
Abstract: 本发明公开了一种高光谱异常检测子空间投影图的统计模型拟合方法，包括下述步骤：第一步：推定投影图非中心开方分布模型；第二步:估算非中开方分布模型自由度参数；第三步：估算非中开方分布模型非中心参数；第四步:利用非中心开方分布拟合投影图数据的统计分布，实现基于此非中心开方分布拟合投影图数据的统计分布的恒虚警检测。本发明改善了对高光谱异常检测投影图统计模型拟合的效果，降低由于统计模型误差对后续CFAR检测的影响。
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