-
公开(公告)号：CN118907458A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411181257.1
申请日：2024-08-26
Applicant: 滁州学院
IPC: B64U10/14 , B64U60/40 , B64U20/87 , B64U20/30 , B64U101/31
Abstract: 本发明涉及无人机技术领域，且公开了一种林业健康监测遥感无人机，包括无人机本体以及远程控制终端，所述无人机本体包括机壳以及通过两组安装架安装于机壳两侧的机翼结构，所述机壳的底部设置有用于对林业健康进行监测的高新摄像组，两个安装架的底部均设置有两组缓冲式的落地支撑组件。该林业健康监测遥感无人机，通过T型伸缩架伸缩滑动于T型框的内部，以便于无人机在落地时，其T型伸缩架优先与地面进行接触，进而使得T型伸缩架向上运动，间接使两个辅助支板进行扇形展开；相反通过无人机起飞后，配合弹簧自身的弹性力，即可对T型伸缩架向下伸展，间接对两个辅助支板进行扇形收拢，具有自动展开和收拢的功能。
-
公开(公告)号：CN116034752A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310142011.2
申请日：2023-02-21
Applicant: 滁州学院
IPC: A01G3/04
Abstract: 本发明提供苗木造型机构，涉及苗木造型技术领域，底座的底端还固定连接有固定座，移动座与固定座的内侧均安装有移动轮，所述安装架的底端安装有电动推杆C，电动推杆C的底端安装有支撑架，支撑架的一侧安装有电机F，解决了造型机构在对苗木进行造型时，由于批量的苗木多为直接种植在土壤之中，而传统的造型机构又仅能实现于对于盆栽的苗木进行修剪作业，进而会造成对成批苗木的造型效率较低，存在着局限性的问题，通过齿轮与固定连接在导向架外侧导齿的啮合传动来同步的带动着破碎滚沿着导向架进行移动，并通过破碎滚的移动来实现对当前苗木的全方位修剪造型作业，进而达到更加实用的目的。
-
公开(公告)号：CN115222257A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210859382.8
申请日：2022-07-21
Applicant: 滁州学院
IPC: G06Q10/06 , G06V10/24 , G06V10/764 , G06N5/00 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于大小年的毛竹林景观分异特征评估方法，包括如下步骤：获取区域边界矢量数据和遥感影像数据；基于遥感影像数据获得区域毛竹林大/小年分类数据以及毛竹林大小年分布面积；基于毛竹林大/小年分布面积，创建新型毛竹林大小年分异指数；基于毛竹林大小年分异指数，对毛竹林大小年分异等级进行划分；基于毛竹林大小年分异指数，综合评价行政区划尺度和像元尺度的毛竹林景观分异特征。本发明提出了基于毛竹林大小年分异程度对景观特征进行综合评价，相比于现有评价方法，本发明创建了新型毛竹林大小年分异指数，丰富了景观分析方法，能够多角度评价景观特征，为当地毛竹林在大小年经营管理提供参考。
-
公开(公告)号：CN112102312A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202011050528.1
申请日：2020-09-29
Applicant: 滁州学院
Abstract: 本发明公开了基于含红边波段的卫星影像和物候差异的毛竹林遥感识别方法，包括如下步骤：步骤1.实地调查后选取近两年春季及冬季的含红边波段的卫星影像；步骤2.对选取的卫星影像进行预处理，得到处理后的卫星影像；步骤3.基于预处理后的两期冬季卫星影像，分别计算它们的归一化植被指数NDVI，应用阈值分割方法，提取获得植被信息图；步骤4.基于预处理后的两期春季卫星影像，计算表示二者间差异的归一化毛竹指数NMBI，再应用阈值分割方法，提取获得毛竹信息图；步骤5.通过对植被信息图与毛竹信息图进行叠加分析，获得最终的毛竹林分布图。本发明提取方法简单，提取的信息准确，能有效利用遥感影像掌握毛竹林空间分布信息。
-
公开(公告)号：CN116992851A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311038778.7
申请日：2023-08-17
Applicant: 滁州学院
IPC: G06F40/186 , G06F16/29 , G06T11/60
Abstract: 本发明涉及水体监测技术领域，具体涉及一种基于遥感数据的水体变化调查文档批量生成方法，包括以下步骤：构建待监测区域的地理空间数据库；基于待监测区域不同时期下的地理空间数据库中的水体变化情况，绘制水体变化图斑，基于水体变化图斑的属性，生成该区域的水体变化数据集；循环遍历每个水体变化图斑，批量生成针对每个水体变化图斑的专题图；在每个水体变化图斑的专题图的基础上，添加相关内容，批量生成待监测区域的水体变化调查文档。本发明可实现区域水体变化调查文档的批量化自动生成。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116258869B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310035803.X
申请日：2023-01-10
Applicant: 滁州学院
IPC: G06V10/44 , G06V20/10 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于Sentinel‑2遥感数据的毛竹林大小年边界线提取方法，涉及林业遥感技术领域。包括，对遥感图像进行分类处理，获取三种地类结果的空间分布区域，所述三种地类结果包括若干大年毛竹林、若干小年毛竹林、以及大年毛竹林和小年毛竹林中间的其它植被；根据三种地类结果的空间分布区域，提取大年毛竹林和小年毛竹林的初始分界线；构建所述初始分界线的缓冲区，并获取所述缓冲区与三种地类结果空间分布区域之间的相交像元；利用所述相交像元计算像元阈值，并根据像元阈值结果得到大年毛竹林和小年毛竹林的最终分界线。利用上述方法能够准确得到毛竹林大小年边界线。
-
公开(公告)号：CN118941600A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410821737.3
申请日：2024-06-24
IPC: G06T7/33 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/09 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于遥感图像处理领域，公开了一种基于空间变形场的多源遥感光学图像配准与融合方法，包括：输入高空间分辨率的多光谱图像和低空间分辨率的高光谱图像，两个图像分支构建基于通道注意力的空谱特征金字塔模块，提取多尺度空谱特征；提出交叉注意力引导的空间特征对齐模块，不同支路的多尺度特征以交叉注意力计算空间关系矩阵，生成变形场对相似特征进行对齐；建立跨尺度信息传递模块，多个尺度特征通过卷积网络共享信息，跨尺度完成特征的交互，逐步增强特征表达能力并重建高光谱图像。本发明通过校正高光谱图像和多光谱图像的空间分布，解决图像融合网络无法处理空间未配准的问题，突破网络对输入数据的限制，提高遥感图像融合网络的性能。
-
公开(公告)号：CN116256010B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310108333.5
申请日：2023-02-14
Applicant: 滁州学院
Abstract: 本发明提供一种基于环境监测的遥感系统，涉及环境监测技术领域，包括：支撑柱，支撑柱顶端面固定安装有内壳体，所述内壳体外部套设有一个外壳体，外壳体内部开设有一处包裹腔，所述内壳体位于包裹腔内，当有撞击物撞击外壳体时，沿破碎部位流出的液体A或液体B将滴落入临时收纳腔内部并沿泄漏开口部位流出，而流出的液体A或液体B将渗透入无纺布内，利于后续工作人员巡检时，其可通过观察无纺布有无被染色，从而判断出当前本发明是否受到外物撞击，解决了现环境遥感监测设备并无用于判断其受到外物撞击的提醒结构，导致工作人员在巡检时无法判断其是否受过外物撞击的问题。
-
公开(公告)号：CN116256010A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310108333.5
申请日：2023-02-14
Applicant: 滁州学院
Abstract: 本发明提供一种基于环境监测的遥感系统，涉及环境监测技术领域，包括：支撑柱，支撑柱顶端面固定安装有内壳体，所述内壳体外部套设有一个外壳体，外壳体内部开设有一处包裹腔，所述内壳体位于包裹腔内，当有撞击物撞击外壳体时，沿破碎部位流出的液体A或液体B将滴落入临时收纳腔内部并沿泄漏开口部位流出，而流出的液体A或液体B将渗透入无纺布内，利于后续工作人员巡检时，其可通过观察无纺布有无被染色，从而判断出当前本发明是否受到外物撞击，解决了现环境遥感监测设备并无用于判断其受到外物撞击的提醒结构，导致工作人员在巡检时无法判断其是否受过外物撞击的问题。
-
公开(公告)号：CN118941448A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410821756.6
申请日：2024-06-24
IPC: G06T3/4053 , G06T3/4046 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/58 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06N3/09 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于扩散模型的高光谱图像超分和分类联合优化方法，输入目标区域的高光谱图像并进行预处理；生成样本集，选取训练集和测试集；设计协同迭代超分与分类扩散模型；构建环状多层优化网络；构建多支路特征提取网络；构建类引导超分动态细化机制；设计联合优化图像超分和分类任务的多任务学习策略，构成多任务学习模型；训练搭建好的网络模型，得到该模型的最优参数；将所有样本输入训练好的网络进行图像超分和分类操作，得到最终的高空间分辨率高光谱图像和相应的分类结果图。本发明利用扩散模型迭代图像超分和分类任务，引入类引导超分动态细化机制，有利于提升超分性能和分类精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.019 seconds)
