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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。
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公开(公告)号：CN114580564A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210279191.4
申请日：2022-03-21
Applicant: 滁州学院
IPC: G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V20/17 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种基于无人机影像的优势树种遥感分类方法及分类系统，包括如下步骤：基于无人机遥感图像，获取数据集；构建DenseNet_BL模型；基于所述数据集对所述DenseNet_BL模型进行监督训练；基于训练后的所述DenseNet_BL模型，完成优势树种遥感分类。本发明基于普通的DenseNet模型，进行改进，在每个残差块之间插入小型卷积核作为瓶颈层，在提高网络模型的计算效率，减少网络计算量和参数量的同时，达到理想的树种分类效果。
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公开(公告)号：CN119004395A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410963619.6
申请日：2024-07-18
Applicant: 滁州学院
IPC: G06F18/27 , G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种局部空间回归建模方法，涉及空间变量统计分析与预测技术领域，包括如下步骤：建模准备，设置一定尺寸将研究区域栅格化，确定回归模型的自变量和因变量；利用所提供的所有采样点数据，采用最小二乘法构建全局回归模型，得到全局回归方程的参数，即自变量系数和回归方程的常数项；对研究区的栅格，以距栅格中心点距离最近为准则，搜寻数量为t的采样点数据；本发明在经典最小二乘法构建的全局回归模型的基础上，考虑回归模型在不同空间位置回归模型参数的差异性，借鉴测量学平差的相关理论方法构建了回归模型参数的修正方程组，通过求解修正方程组得到不同空间位置的回归模型参数，使得构建的局部空间回归模型具有更高的预测精度。
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公开(公告)号：CN116051757A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211374846.2
申请日：2022-11-04
Applicant: 滁州学院
Abstract: 本发明公开了一种顾及地表汇水路线特征的DEM数据修正方法，涉及数字高程模型构建技术领域，解决了一些场景下，基于区域的DEM已经无法正确模拟地表的汇流过程，进而导致DEM在城市地表径流模拟中无法发挥应有作用的问题，其技术要点是该方法包括如下步骤：S1，数据准备，获取分析区域DEM数据，并在DEM栅格中标记出水口位置和边界位置；S2，将出水口位置的栅格单元的流向标记为0，表示该栅格的水流单元不流向其他栅格；S3，寻找与出水口所在栅格相邻的栅格，根据高程差最大原则计算每一个栅格的流向，效果是本发明涵盖基于地表流向特征的栅格高程值修正的关键技术，能够提高DEM数据在水文分析领域中的应用价值。
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公开(公告)号：CN112102312B
公开(公告)日：2022-11-15
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115147737A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210641102.6
申请日：2022-06-07
Applicant: 滁州学院
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于ConvNeXt迁移学习的城市树种分类方法，包括：采集高分城市树种影像，对高分城市树种影像进行图像增强处理，获取增强数据集；对增强数据集进行超像素分割，获取源数据集；构建树种分类模型，将源数据集输入树种分类模型进行训练，获取训练完成的树种分类模型，基于训练完成的树种分类模型对城市树种进行分类。通过数据增强的方式增强后续模型训练的鲁棒性与泛化能力。同时使用迁移学习的方法来训练数据集，大大加快模型收敛时间。
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公开(公告)号：CN110706240B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201910929039.4
申请日：2019-09-28
Applicant: 滁州学院
Abstract: 本发明公开了一种基于小图斑的无人机影像数据批量裁切方法，包括：(1)对小图斑数据和无人机影像数据进行处理，遍历所有的小图斑，获取当前图斑的几何位置，并将当前获得的小图斑定位至地图窗口的中心位置；(2)针对每一个小图斑，采用给定距离包围盒、缓冲区算法构造需要裁切的影像区，然后采用空间擦除运算，以当前地图为主体，擦除生成带有包围盒或缓冲面空洞的临时压盖面；(3)基于影像输出接口，利用重采样手段对地图窗口进行重采样输出，并构建当前图斑的无人机影像空间坐标文件，然后将窗口移动至下一个图斑处。本发明方法可以有效解决大量图斑核查需求下的无人机影像快速裁切的问题，提高无人机影像的使用效率。
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公开(公告)号：CN110803692B
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN201911132817.3
申请日：2019-11-19
Applicant: 滁州学院
IPC: C01B25/45
Abstract: 本发明公开了一种无杂质Preyssler型杂多酸及其制备方法，属于杂多酸制备领域。该无杂质Preyssler型杂多酸的制备方法包括以下步骤：将磷酸加入钨酸钠的水溶液中，随后在反应釜中100‑140℃下反应12‑24小时，磷酸与钨酸钠的摩尔比为4‑10:1；待冷却至室温后加入氯化钠抽滤；用甲醇溶液洗涤并重结晶；加入少量山梨酸并将杂多酸溶液进行离子交换；最后将洗脱液进行真空干燥。该无杂质Preyssler型杂多酸的制备方法，此方法不添加任何钾离子，同时省去了醋酸钾洗涤步骤，避免了向产物中引入钾离子，提高了杂多酸成品的收率和纯度，且该制备方法工艺简单，操作方便，适合工业化大规模生产使用。
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公开(公告)号：CN110688687A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910929048.3
申请日：2019-09-28
Applicant: 滁州学院
Abstract: 本发明公开了一种城乡建设用地可复垦资源调查图批量生成方法。该方法的步骤包括：(1)制作可复垦资源调查数据，并组织制图数据图层；(2)规范制图纸张及图面要素位置，对制图数据进行符号化，然后将制图数据注记表达；(3)确定制图的变量与常量；(4)遍历可复垦资源图斑，获取制图图斑的属性和要素几何信息，然后更新制图的变量和构造制图区域；输出当前制图图斑的复垦资源图，循环该过程完成可复垦资源调查图的批量生成。本发明提供了数据组织、制图模板设计、批量生成制图的一整套技术流程，能够为土地复垦资源图制作提供技术依据和可行性方案。
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公开(公告)号：CN119831843A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510007530.7
申请日：2025-01-03
Applicant: 滁州学院
IPC: G06T3/4053 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06T3/4046
Abstract: 本发明涉及一种顾及地类的多光谱遥感图像深度光谱超分方法，包括：构建一维卷积‑上采样融合光谱超分网络模型，采用一维上采样卷积网络架构，包括光谱卷积层、线性光谱空间全连接层及光谱特征上采样层；逐地类建立多光谱‑高光谱非单射网络集合，针对不同地类的多光谱‑高光谱像元对，输入网络模型训练得到不同地类多光谱‑高光谱非单射权重；加权对抗像元光谱预测与图像重构，利用光谱非单射网络集合逐像元进行光谱预测，得到不同地类光谱预测结果，根据光谱系数加权平均法与光谱角最小值对抗比较，选择最优像元光谱预测结果，逐像元进行预测得到重构高光谱图像。本申请设计多光谱图像的重构方案，实现了多光谱遥感图像的光谱分辨率增强。
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