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  • 本发明公开了一种基于掩码自编码的海表反射率遥感缺失插补方法及相关装置,属于卫星遥感对地观测技术领域。该方法通过构建时空立方体结构,系统提取多维时空上下文特征;采用空间位置编码与时间序列编码的协同机制,显著增强特征表征能力;基于残差连接架构与...
  • 本发明公开了一种融合多时空分辨遥感数据的多维湖冰特征反演方法。包含如下的步骤:首先筛选Landsat与Modis影像,经过预处理组成数据集;然后以数据集中的参考影像与预测影像的特征差异作为权重,利用注意力残差模块去除冗余特征构建特征融合网络...
  • 本发明公开了一种输电线路机械化作业目标小样本数据库构建方法,涉及电力巡检技术领域,包括,本发明通过结合多光谱特征加权融合与自适应阈值分割技术,提取和强化作业目标的多维特征,提高了在复杂环境下的作业目标识别精度,通过时序动力模型与条件变分自编...
  • 一种遥感语义变化检测方法,具体过程为:在双时相VSS‑Mamba编码器中,执行双时相影像对四级特征提取并输出双时相特征图;将双时相特征图按变化解码器的通道级联,并在变化解码器的四个阶段分别置入STSS模块进行学习跨时序交互并输出二值变化图;...
  • 本发明属于人工智能与卫星遥感交叉技术领域,具体涉及一种基于双分支架构的跨尺度时空融合地物分类方法,该方法包括预处理遥感影像:通过获取高分辨率光学影像与多期中分辨率时序影像,经处理生成时序数据并标注,切分数据集;构建双分支网络,网络包括:空间...
  • 本发明属于水生态风险预警技术领域,提供了一种藻华风险遥感智能识别方法与系统,获取目标区域的遥感影像数据、气象数据和水质数据,进行预处理;进行频域特征提取,生成三维频域特征向量;利用多任务深度学习网络,将建模得到的全局特征表示和生成的三维频域...
  • 本申请提供了一种黑土退化动态监测方法、装置及终端设备,适用于图像处理技术领域,该方法包括:基于预设的黑土退化监测图像分割模型,根据黑土退化监测图像分割块数量信息,对黑土退化监测图像信息进行分割处理,生成黑土退化监测图像分割块信息;基于预设的...
  • 本申请公开了一种基于因果推理的星地协同遥感图像的解译方法及装置,涉及遥感图像处理技术领域,主要目的在于解决现有无法满足遥感图像中环境成因的推断需求的问题。包括:地面端获取星载端对多模态遥感数据进行初始解译得到的初始解译特征,并基于已完成模型...
  • 本发明涉及遥感图像智能处理技术领域,特别涉及一种多尺度渐进式地表温度融合降尺度方法及装置,其中,方法包括:预处理多尺度影像库中的地表温度影像;构建包含地表温度和至少一种辅助参量的多尺度训练数据集;构建基于多参量融合的地表温度降尺度网络,构建...
  • 本发明公开了基于傅里叶变换和深度网络的无人机目标跟踪方法,包括以下步骤:为使跟踪器能够直接关注重要的空间区域, 同时避免增大计算量,选择使用改进的GFformer来获取全局特征,提取目标在空间域和频域的全局特征,引入可学习频域令牌更好的捕获...
  • 本申请属于目标检测与测速技术领域,具体公开了一种无人机动态目标检测与测速方法及系统,包括:将无人机航拍视频流进行解码;通过预先构建的目标检测模型进行目标检测选取目标物,并通过ByteTrack双阈值级联匹配机制实现对目标位置的平滑跟踪,目标...
  • 本发明公开了一种基于AMFLW‑YOLO的露天矿山多特征融合遥感分析识别方法,其通过在露天矿山上设置高分辨率光学相机用于获取露天矿山的二维图像数据,采用激光雷达获取矿山地形的三维点云数据以及采用超声波传感器测量矿石垛的表面形态等;对采集到的...
  • 本发明公开了一种基于水‑空两栖无人机协同机器视觉和智能算法的桥梁结构病害质量检测方法及系统,方法包括:S1:利用无人机在飞行模式和潜水模式下采集图像和信号数据,通过机器视觉设备将采集的数据传输至数据处理终端;S2:利用无人机飞行模式下采集的...
  • 本发明公开了一种数字孪生驱动的边坡稳定性评估方法,属于地质工程与土木工程领域。该方法通过无人机获取边坡影像及点云数据,布设传感器采集物理场数据,结合地质勘察参数;经数据预处理后,构建训练样本集、数字孪生体及含多尺度卷积层的CNN模型并训练;...
  • 本申请公开了一种基于特征融合网络的无人机小目标检测方法及装置。通过多尺度特征细化和边缘增强,提高特征表达能力,融合局部细节与全局语义,适应目标尺度变化,增强对小目标精细特征的捕获能力。整合局部纹理与边缘增强的多尺度特征,经双域选择机制强化关...
  • 本发明公开了一种基于图像分割的无人机输电线路图像采集方法及系统,涉及输电线路图像采集技术领域,方法包括:通过遥感图像获取杆塔和输电线路的坐标位置,获取区域内的杆塔和输电线路高度信息;根据杆塔和输电线路信息规划无人机的飞行轨迹,获取无人机实时...
  • 本发明属于目标检测的人工智能技术领域。基于改进孪生神经网络的输电无人机通道快巡隐患排查方法,其特征在于包括以下步骤:1)、采集多线路多轮次的通道照片,以同一通道区段的两张不同轮次的照片为一个比对组,形成大量比对组;针对比对组进行排查结果标注...
  • 本发明公开了基于YOLO11的无人机图像目标检测方法,包括如下步骤:S1.制作无人机图像目标检测数据集;S2.将数据集划分为训练集、验证集和测试集;S3.将训练集输入至YOLO11的Backbone提取特征,得到不同尺寸的特征图;S4.将S...
  • 本发明提供一种基于无人机影像的电力巡检方法及系统,首先获取无人机巡检过程中采集的包含不同巡检时段、具有位置标记的多幅电力设施图像单元的影像集合,基于影像集合构建动态电力设施图结构,以节点和边表示部件及其空间和功能关系并赋予边属性,调用预训练...
  • 本公开实施例是基于互增强时空特征的航空多目标跟踪方法,包括:对航空图像进行自适应多尺度特征提取、局部特征增强和融合;对多尺度融合特征图进行特征对齐、注意力增强、局部特征动态提取、融合以及特征增强处理,对检测框集合进行重识别得到轨迹重识别特征...
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