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  • 本发明公开了一种基于多源数据的堤防几何特征参数提取方法,包括获取遥感卫星数据,所述堤防几何特征参数提取顺序包括:S1光学影像河道水体提取、S2光学影像堤防提取、S3堤防结果优化、S4堤防骨架线提取及背水侧堤脚提取、S5堤防断面形状提取以及S...
  • 本发明涉及图像处理技术领域,提供一种卫星遥感图像的数据处理方法、系统、电子设备及介质,其中数据处理方法包括:S1:获取卫星遥感图像数据和历史已标注地表类型图像数据;S2:对卫星遥感图像数据进行预处理;S3:根据卫星遥感图像数据和历史已标注地...
  • 本发明公开了一种基于空间拓扑关系的镶嵌线接边精度检测方法。该方法首先对多张遥感影像进行标准化处理,并自动生成镶嵌线矢量文件,通过求并集获取总镶嵌线区域C。随后,计算影像有效区域的总有效区域A,并利用A与C的差值区域来补全C中的空洞区域。本发...
  • 本发明提供了一种基于多源数据融合与空间特性差异的河道管理范围高效划界方法,该方法通过构建“法规解析‑多源数据融合‑特征参数提取‑动态优化”的全流程技术体系,整合卫星遥感、无人机航测、水文监测等多源数据,利用智能算法提取河道中心线、坡度、曲率...
  • 本发明涉及地质勘探技术领域,公开了一种基于深度学习的活动构造智能识别方法及系统,采集多源异构数据,对多源异构数据进行标准化处理,通过多分支卷积神经网络分别处理不同模态数据,利用通道注意力机制对各分支输出的特征图进行加权融合,得到融合后的特征...
  • 本发明涉及一种基于大模型的智能体识别物体目标的方法,包括构建物体识别智能体TRA,TRA包括目标检测库模块、功能模块和大语言模型,功能模块包括目标检测库和物体识别模块;使用微调数据集对TRA进行微调得到微调后的TRA;对于一条新的语音数据,...
  • 本发明公开了一种基于改进的RT‑DETR网络结构的中尺度涡检测方法及系统。本发明方法首先通过快速非局部均值去噪算法对多源高分辨率SAR卫星图像进行预处理,从而有效提升数据质量;然后针对SAR图像中尺度涡边界模糊的问题,改进端到端目标检测模型...
  • 本发明公开了一种基于无人机巡检影像的大型桥梁表观病害智能提取方法。属于桥梁巡检与人工智能技术领域。该方法首先对无人机影像进行构件级分类管理,建立与三维模型空间映射的数字化工况档案;随后通过双模态标注构建结构化数据集,并利用多尺度特征融合模型...
  • 本发明涉及火灾识别技术领域,具体地说,涉及一种基于边缘计算的森林火灾识别方法、系统、设备及介质;该方法首先将YOLOv11模型的C2PSA模块去掉,构建得到森林火灾识别神经网络;然后根据获取的森林图片、森林火灾图片,在服务器上训练森林火灾识...
  • 本发明公开了一种基于大模型微调的农田地块提取方法及系统,包括:获取目标区域的遥感影像数据,并对其进行预处理;对步骤1中预处理后的遥感影像数据,勾画田块样本矢量并标注,制作成语义分割数据集;构建农田地块语义分割模型FARMSeg模型,并采用语...
  • 本发明公开了一种基于数据融合的水稻种子筛选方法,涉及图像处理技术领域,包括以下步骤:S1、采集水稻种子的样本图像,并提取样本图像中像素点的RGB值;S2、利用神经网络进行处理,确定像素点在样本图像的标签值;S3、确定病虫害种子所在位置。本发...
  • 本发明涉及道路识别技术领域,具体为一种公路路面磨耗状态数字评估方法及系统,包括以下步骤:提取路面分区亮度与纹理特征,识别同步异常并生成候选集,筛选连通性及亮度异常分区,分析灰度与结构筛出异常区域,评估应力偏离标定磨耗等级,输出路面修复联动调...
  • 本发明提供一种盐碱地玉米小斑病低空遥感监测方法和系统,涉及精准农业技术领域。本发明的盐碱地玉米小斑病低空遥感监测方法具体包括:周期性地采集目标玉米田地的多源遥感影像,生成覆盖所述目标玉米田地的多通道正射影像图;对所述目标玉米田地中的杂草进行...
  • 本发明公开了一种基于遥感影像的栖息地区域提取方法及系统,属于图像提取技术领域。所述方法具体包括:基于实时遥感数据进行预处理与特征增强;利用多维度提取方法对不同特征进行分类提取形成多维度数据集;基于数据集利用轻量级集成学习,对栖息地进行分类形...
  • 本发明涉及模式识别技术领域,具体涉及一种基于多模态融合的白茶萎凋等级判别方法及系统,通过在同一批次白茶的萎凋过程中同步获取图像、光谱与时间序列数据并配准,分别通过图像分支、光谱分支与时间分支提取色泽纹理特征、谱段相关与谱型特征以及萎凋演化的...
  • 本发明公开了一种高空间分辨率的遥感影像语义变化检测方法、系统,涉及遥感影像分析技术领域,获取遥感影像并预处理得到时序数据集;对目标区域进行网格划分;提取各网格和整体区域的结构语义特征;构建时序变化曲线并提取变化指标;计算材质致密性参数;综合...
  • 本发明涉及植物图像处理技术领域,公开了一种互花米草识别方法及系统,该方法包括以下步骤:采集原始多光谱图像和原始可见光RGB图像;进行图像预处理;构建植被指数数据集;提取第一主成分分量的纹理特征;构建多维特征空间;生成仅包含非水体地物类别的多...
  • 本发明公开了一种基于双域多尺度特征重构的高光谱异常检测方法,首先,为了缓解异常像素以及光谱变分对背景恢复的影响,通过空间‑光谱掩码策略来减少异常像素,从而避免对后续特征提取的干扰。紧接着,由于背景的复杂性,本发明设计了一个多尺度双域特征交互...
  • 本发明公开了一种基于背景估计引导的多维协作残差网络的高光谱异常检测方法,通过引入空间约束的鲁棒主成分分析法来获取较为纯净的背景估计图,为网络训练提供先验引导信息;引入残差学习的思路,构建了三层卷积网络来直接提取异常特征,并采用深度可分离卷积...
  • 本发明提出了一种基于改进YOLOv10s的轻量化玉米‑杂草精准检测算法,步骤为采集玉米幼苗与杂草图像,并构建玉米田杂草数据集。构建改进的YOLOv10s的轻量化玉米‑杂草检测模型,构建D‑PP‑HGNet轻量级网络替换YOLOv10s模型原...
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