公开(公告)号：CN115035408A

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN202210674466.4

申请日：2022-06-15

Applicant: 滁州学院

Inventor： 王妮 ,  孟祥端 ,  谌家辉 ,  蒲涛 ,  张亚丽 ,  刘玉婵 ,  王玉亮 ,  赵明伟

IPC: G06V20/10 ,  G06V20/17 ,  G06V10/26 ,  G06V10/762 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明提供了基于迁移学习和注意力机制的无人机影像树种分类方法，包括：基于超像素分割算法对无人机高分遥感影像进行聚类分割，构建样本数据集；构建ResNeXt50模型，在所述ResNeXt50模型中引入空间注意力模块和通道注意力模块，构建CBAM‑ResNeXt50模型；基于所述CBAM‑ResNeXt50模型对所述样本数据集进行分类与验证，构建树种分类模型，通过所述树种分类模型获取无人机高分影像树种分类结果。本发明相较于现有无人机高分影像树种分类方法，使用更少的参数量，消耗的人力，物力及时间相对更少，并能够获得更准确的树种分类结果。

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

Inventor： 王妮 ,  蒲涛 ,  陈泰生 ,  张亚丽 ,  张龙生 ,  吴宇翔 ,  马龙涛 ,  苏子浩 ,  袁炜

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。

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

Inventor： 王妮 ,  王玉亮 ,  赵明伟 ,  李龙伟 ,  张泽宇 ,  蒲涛 ,  刘玉婵

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。