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  • 本发明涉及智能监测技术领域,具体公开了一种植株生长状态智能监测方法及系统,包括以下步骤:S1:令成像设备做圆周运动,构建成像设备高度随圆周运动持续时间的变化函数;S2:预设置采样周期,令成像设备周期性拍摄植株图片,构建植株的三维模型并标记出...
  • 本发明公开了一种基于深度神经网络的高标准农田场景识别方法,涉及遥感影像处理与农业信息技术领域,包括:步骤1、构建具有先验显著性的高标准农田场景样本库,高标准农田场景样本库包括高标准农田样本特征和高标准农田样本尺度量;步骤2、构建基于多源数据...
  • 本发明一种植物长势识别方法及系统,属于机器视觉领域;解决了现有植物长势识别方法的识别精度不高的问题;技术方案:获得图像数据集,基于YOLO‑SKNet模型,按照预设比例将图像数据集划分为训练集和测试集,并使用标定工具标签标定图像数据集,读取...
  • 本发明涉及计算机视觉与机器人环境感知技术领域,具体是一种路面缺陷条件下轮式机器人通过性判定算法,其包括以下步骤:S1:设计轮式机器人硬件系统,包括搭载相机用于实时采集路面图像;S2:构建包含多种路面缺陷的图像数据集,并进行标注;S3:基于Y...
  • 本发明公开了基于雷达传感器多目标数据处理系统及方法,涉及目标分割技术领域,包括:获取激光雷达采集的点云数据,进行离散化处理,得到对应的深度图;根据得到的深度图,识别并去除地面信息,得到目标深度图;基于所述目标深度图,随机选取一个目标深度图中...
  • 本申请公开了一种基于视觉测流的河道主溜线自动识别方法及系统,涉及水流识别、图像处理,识别方法包括:采集目标河道的图像数据;基于所述目标河道的基础图像,识别所述图像数据中的河道边界,其中所述基础图像是根据在先采集的图像数据逐次对比确定的;基于...
  • 本发明涉及一种多源遥感图像融合分类方法,涉及多源遥感图像融合技术领域,包括:获取高光谱图像及雷达图像数据,多尺度卷积特征提取,通过光谱四向扫描提取高光谱图像中的光谱特征,通过四向空间特征扫描获取高光谱图像和雷达图像的空间信息,将高光谱图像中...
  • 本发明公开了一种面向茶叶采摘的轻量化茶叶嫩芽检测方法及装置,属于图像识别与目标检测技术领域,旨在解决茶叶采摘的嫩芽目标的感知及遮挡难题。包括:实时获取茶叶采摘场景中的待检测图像;基于预先训练的轻量化嫩芽检测模型对待检测图像进行处理,得到嫩芽...
  • 本发明涉及图像处理与地理信息分析技术领域,具体为耦合多源地形特征的多尺度地形特征线自适应提取方法。所述方法包括通过丘陵、山地、高原的点云数据得到多维度栅格数据,再提取山谷线栅格数据和山脊线栅格数据,对上述三种数据进行数据增强得到多尺度地形特...
  • 本发明提供了一种基于图像识别的林业枯木识别方法及系统,属于图像识别技术技术领域,其方法包括:对遥感区域图进行粗分析及区域划分,向每个子区域设置帧拆分频率对区域影像进行拆分得到若干拆分帧;对每个拆分帧中的枯木主体进行第一点标记以及对枯木树根进...
  • 本发明涉及一种用于豆类种植的病虫害防控智能监测系统,具体涉及农业病虫害防控智能监测领域,能够实现对豆类作物病虫害的极早期精准识别与预警,它通过融合多光谱与时序信息,能在肉眼难以察觉的阶段敏锐捕捉到植株微弱的病变光谱特征和持续恶化趋势,有效区...
  • 本发明公开了一种基于多源数据融合与YOLO优化算法的高速公路路面病害智能检测方法及系统。该方法通过采集多源数据集,经时间同步、空间配准与分辨率标准化处理,构建统一数据输入集;采用融合可变形卷积与注意力机制的多尺度特征提取网络增强对不规则病害...
  • 本发明公开了一种区域内植被生态病虫害多模态智能识别方法,其中首先在整片区域内随机选取若干个样本区域,得到植物图像集;将植物图像集进行预处理后,标注种类标签;根据不同部位图像特征图确定病虫害种类确定植被不同部位图像特征图中对应部位的特征值,将...
  • 本发明公开了一种基于先验知识库与决策树的水体遥感提取方法及系统,包括以下步骤:S1、构建水体类型先验知识库:获取研究区域的历史水体矢量数据,基于水体的形态学特征对其进行分类,形成包含多种水体类型及其对应形态特征范围的先验知识库;S2、对目标...
  • 本公开的实施例提供一种用于确定矿山场景中无人驾驶车辆行驶路径的方法、装置及设备。其中,方法包括:获取矿山场景中目标区域的图像数据;其中,目标区域为需要进行可行驶区域分割的区域;将图像数据输入预训练可行驶区域分割模型,经预训练可行驶区域分割模...
  • 本申请公开了一种火险等级预测方法、装置、存储介质及程序产品。涉及图像处理领域,该方法包括:采集目标区域的遥感数据和地面点位数据,得到第一数据集,其中,地面点位数据包括:目标区域内的地面监测站采集的数据,遥感数据和地面点位数据的数据类型包括:...
  • 本发明公开了一种基于U‑Net神经网络与孔隙度分析的LAI检测方法,属于智慧农业中的智能感知技术领域。为解决温室环境下番茄叶片图像受复杂背景、遮挡物及冠层厚度变化大,叶片间相互遮挡、重叠导致的叶片分割精度低、LAI检测困难等问题,本发明采用...
  • 本发明公开了一种基于YOLO11的光学遥感目标检测方法,包括:输入特征经过一次卷积操作后获得特征,特征经过四次卷积操作结合特征增强模块获得特征、与,特征、与经过多方向空间注意力模块获得权重,经过注意力特征融合的加权求和后,输出特征进行上采样...
  • 本发明公开了一种用于灾害响应的地物识别方法及其装置、电子设备,涉及人工智能技术领域,其中,该地物识别方法包括:获取灾害地区的遥感影像,并对遥感影像进行预处理,得到目标遥感影像,对目标遥感影像进行标注,生成初始标签图,基于初始标签图对预设网络...
  • 本发明属于数据分析技术领域,尤其涉及一种基于城市多维冠层形态特征的街区划分方法,包括以下步骤:步骤1,获取目标研究区域的矢量边界数据收集及处理,得到目标研究区域矢量边界图;步骤2,植被冠层高度、建筑高度、植被密度以及水域数据收集及处理,得到...
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