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  • 本发明涉及一种基于计算机视觉的植被覆盖度测量方法及系统,属于植被测量技术领域,本发明通过对校正处理后的图像进行植被检测,使用预设的HSV阈值识别植被像素,并基于形状特征过滤相关形状,从而通过对植被检测后的图像进行覆盖度计算,并根据覆盖度进行...
  • 本申请涉及一种林木健康状态智能监测方法、装置及系统。所述方法包括:获取林木个体实时生理数据和林下环境数据,经滤波清洗、特征提取得有效特征向量;获取宏观遥感数据并弹性时空配准,关联后生成全息健康图谱;结合土壤‑植物‑大气连续体模型计算个体生理...
  • 本发明涉及图像识别技术领域,具体为基于视觉图像识别的外墙墙板脱落监测系统及方法,系统包括:图像集成模块、像素势能计算模块、张力梯度分析模块、脱落风险识别模块、监测预警模块。本发明中,通过连续帧灰度提取与纹理方向角度测算构建图像间空间校准关系...
  • 本发明公开一种基于改进注意力机制的高光谱图像与激光雷达数据融合分类方法,包括以下步骤:获取待分类的高光谱图像数据和激光雷达高程数据;通过光谱通道注意力模块处理高光谱图像数据提取光谱特征;通过高程空间注意力模块处理所述激光雷达高程数据提取空间...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的堤防隐患识别与微创验证方法,本发明涉及堤防隐患预报技术领域,包括以下步骤:采集已知隐患的探地雷达图像与高密度电法图像,对隐患类型、区域及尺寸进行标注,构建多源图谱数据库,构建堤防隐患识别模型,采集待测堤段的相应...
  • 本发明属于多模态人工智能与农业信息技术领域,公开了一种农作物表型分析方法及相关装置,包括基于图像编码器提取原始作物图像的视觉特征,得到原始作物图像的视觉特征图和通用视觉特征向量;获取原始作物图像的区域掩码并从区域掩码的前景中采样若干采样点,...
  • 本发明具体涉及一种基于多尺度时空对齐与显著性驱动的遥感图像变化描述方法,包括:对双时相遥感图像对进行多尺度特征提取,在各尺度上采用可变形交叉注意力构建差分表征,经分层融合与Transformer编码得到图像融合特征。通过显著性预测头生成显著...
  • 本申请涉及一种输变电施工区植被损毁识别及生态评估方法,包括以下步骤:数据准备与预处理;植被损毁区域识别;结果优化与验证;生态系统服务价值损失评估;生态修复建议生成:融合植被损毁程度和生态系统服务价值损失的空间分布信息,进行修复优先级分区,并...
  • 本发明提供了一种多光谱检测方法。首先,采集恶劣天气条件下(暗光、雨天、雪天、雾天等)的可见光‑红外图像对;其次,将可见光‑红外图像对输入双流特征提取网络分别提取各模态多尺度关键特征;再次,构建基于混合专家系统的轻量化特征融合网络,评估各模态...
  • 本发明公开一种清洁设备行驶面覆盖物识别方法、装置及清洁设备,所述方法包括:获取清洁设备在行驶过程中采集的线激光成像图;所述线激光成像图,是对线激光投射区域进行红外成像所得到的图像;所述线激光投射区域是所述清洁设备投射线激光的区域;针对每幅所...
  • 本发明公开了一种基于数据驱动和机器学习的河流悬浮泥沙浓度遥感监测方法。该方法需确定典型河段及上下游水文监测站,收集该典型河段多年时序遥感影像数据,遥感影像数据经辐射定标、大气校正等预处理获取水体表面反射率数据;同步匹配水文站实测含沙量数据,...
  • 本发明公开了一种面向遥感影像的多尺度时序特征协同水稻提取方法,包括构建CDCPotter‑Unet多尺度特征提取网络,将包含VV与VH波段的输入时序数据输入多尺度特征提取网络;通过编码器及其集成的多层CPAT模块进行多尺度空间特征提取,得到...
  • 本发明公开了一种水稻插秧机作业行精准识别与自适应跟踪控制方法与系统,属于农业机械智能化技术领域。该方法包括:通过改进的YOLOv8n视觉算法对秧苗行进行精准识别,其中通过添加P2小目标检测层、采用RFAConv重构C2f模块以及利用Foca...
  • 本发明属于建筑施工智能管理技术领域,具体涉及一种基于全景图与BIM的AI智能检测系统及方法,该方法包括:接收上传的全景数据,全景数据包括全景图;通过空间定位算法,将全景图关联至对应的平面图;将全景图与BIM模型进行联动处理,生成平面图视角对...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,公开了一种基于流式处理的建筑遥感解译方法、装置及电子设备,该方法包括:获取目标区域内的多源异构地理数据,并基于预设参考坐标系,将多源异构地理数据划分为多个目标子矩形区域,并行生成每个目标子矩形多波段样本;对每个目...
  • 本发明涉及数据处理技术领域,公开了一种建筑遥感解译方法、装置及电子设备,该方法包括:获取目标区域内的多源异构地理数据,并基于预设参考坐标系,将多源异构地理数据划分为多个目标子矩形区域,并行生成每个目标子矩形多波段样本;对多波段样本进行AI模...
  • 本发明提出一种基于图像深度学习的多线LiDAR果园树干实例分割方法,包括点云采集与预处理步骤、点云球面投影步骤、树干图像语义分割模型训练步骤、树干图像语义分割步骤、图像球面逆投影步骤和树干点云实例分割步骤。本发明通过球面投影技术将稀疏无序的...
  • 本发明公开了用于目标识别的物理信息神经网络高光谱波段选择方法,利用物理信息SDI作为先验信息与深度神经网络中加入的通道注意力机制结合,来指导波段的选择,在生成权重后又通过一个重建模块来评价波段权重的优劣,据此来进行波段选择;本发明提出的一种...
  • 本发明涉及一种基于深度学习技术的遥感图像建筑物分割方法,包括以下步骤:(1)收集并预处理遥感图像数据,并基于遥感图像数据构建包含建筑物标签的训练集、验证集和测试集;(2)构建基于改进型HR‑Net的建筑物分割模型;(3)在编码器中引入伪卷积...
  • 本申请提供了一种基于人工智能的农作物病虫害监测装置及其控制方法,通过确定历史监测图像集的历史监测差分序列,根据历史监测差分序列确定目标农作物的差分图像权界,选取差分图像权界中一张差分权阈图像,根据监测差分序列确定该张差分权阈图像的监测拢合熵...
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