本发明公开了一种针对农光、渔光互补的光伏开发潜力评估方法及装置，该方法通过采集包括农田、湖泊、池塘等感兴趣区域的高清遥感卫星地图数据；根据采集到的感兴趣区域的遥感卫星图数据，利用语义分割模型对感兴趣区域精确提取计算面积；并根据光伏组件安装特性，估算农田、湖泊、池塘等区域光伏装机容量，完成光伏可开发潜力评估。还提供了一种用于实现上述方法的装置，包括图像处理模块、特征提取模块、图像后处理模块、面积计算模块和评估模块。本发明能够自动、精确地实现农田、湖泊、池塘等感兴趣区域的提取，进而完成感兴趣区域的光伏可开发潜力的精确评估。
📄 202210873319X
📂 G06V20_13
👤 杭州电子科技大学
📅 2022-07-22
本发明属于遥感图像处理技术领域，具体涉及基于深度学习的遥感图像目标检测方法、系统、装置，对待处理的遥感图像数据进行多个不同尺度大小卷积核的深度可分离卷积，以捕捉到不同尺度的信息并有效扩大感受野；采用条状卷积注意力机制，其中的条状卷积组合不仅可以帮助理解上下文信息，还可以增强对条状物体的敏感度；所得到的特征有效地缓解了在目标检测任务中存在的目标尺度差异和复杂背景信息问题，既实现了高检测精度，又保持了高推理速度。
📄 2024113283271
📂 G06V20_13
👤 烟台大学
📅 2024-09-24
本发明公开了一种基于遥感影像的地理信息测绘系统，涉及地理测绘技术领域，包括数据获取模块、预处理模块、信息提取与评估模块、数据输出与应用模块，数据获取模块包括遥感影像采集单元和数据存储单元，遥感影像数据包括经纬度T、波段B、图像分辨率P，辐射值S、云覆盖率C和数据级别L，数据适用性CPL，预处理模块包括辐射定标单元、大气校正单元、几何校正单元和图像增强单元，信息提取与评估模块包括特征提取单元、分类处理单元和评估单元，具备了通过高精度的遥感影像数据采集，并结合这些参数计算空间覆盖范围和数据适用性，同时利用特征提取算法和分类处理算法，有效处理遥感影像中的非线性关系，提高了分类准确性的效果。
📄 2024111634697
📂 G06V20_13
👤 宁波市阿拉图数字科技有限公司
📅 2024-08-23
本申请提供了茶叶病害的检测方法及相关装置，用于对茶叶进行检测，所述方法包括：将待测茶叶图像输入至茶叶病害检测模型，以得到待测茶叶图像的病害检测结果。其中，用于训练茶叶病害检测模型的深度学习模型包括BackBone单元、Neck单元和Head单元，BackBone单元添加有RFB模块，Neck单元添加有二维混合注意力模块，该二维混合注意力模块分为上下两个并行分支，它是由上分支的通道注意力子模块、空间注意力子模块和下分支的坐标注意力子模块混合而成。另外，采用无人机拍摄得到的遥感数据进行超分辨率重建，制作得到训练集。在茶叶病害检测模型中使用了平均精度更高、检测速度更快的单元和模块，定位到需要注意的茶叶病害位置，解决传统检测方法耗时耗力和漏检误检的问题。
📄 2022108683078
📂 G06V20_13
👤 安徽大学
📅 2022-07-22
一种目标检测方法及装置、存储介质、终端，所述方法包括：获取样本图像，所述样本图像包括目标样本图像，所述目标样本图像是指包含预设目标的样本图像；在所述目标样本图像中，对所述目标样本图像包含的预设目标进行复制，以得到第一待训练图像；采用训练数据对检测模型进行训练，以得到训练后的检测模型，所述训练数据包括所述第一待训练图像；采用所述训练后的检测模型检测待检测图像，以确定其中是否包含所述预设目标。通过本发明的技术方案，能够高效准确地检测出图像中的预设目标。
📄 2020113398633
📂 G06V20_13
👤 上海芯翌智能科技有限公司
📅 2020-11-25
本发明涉及一种结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测方法，所述方法包括以下步骤：结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测准备工作、构建与训练结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测模型、对结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的弱监督云检测模型测试和求解。与现有技术相比，通过构建结合CNN和Transformer的渐进式学习梯度的两阶段云检测网络，通过显式地引入梯度信息，使云检测网络学习到云和类云地物在梯度上的差别，从而解决云和类云地物的错分和误判问题。同时，通过构建具有主动学习策略的弱监督结构，使用最小化的具有代表性的数据标签实现准确的云检测。
📄 2023107642342
📂 G06V20_13
👤 安徽大学
📅 2023-06-25
本发明公开了一种多尺度位置注意聚合的土地覆盖检测方法、系统和设备。涉及图像处理技术领域，获取训练数据，然后构建多尺度位置注意聚合网络；再训练多尺度位置注意聚合网络，对训练数据中的图像进行数据增强处理，然后将图像与对应的标签转化为张量，然后输入到多尺度位置注意聚合网络中训练；最后使用训练好的多尺度位置注意聚合网络进行预测，经过训练好的权重提取特征进行编码解码操作后输出得到建筑物和水域的掩膜图像；能够有效的减少复杂背景的干扰造成的误分类现象，增强了对建筑物和水域的边缘检测能力，能够精确检测出建筑物和水域区域，避免建筑物和水域相似的光谱特性对检测结果的影响，并且在分割其他物体方面也具有不错的效果。
📄 2023102835349
📂 G06V20_13
👤 南京信息工程大学
📅 2023-03-22
本发明公开一种基于YOLOv5s改进的轻量模型目标检测方法，目标检测方法通过在基于YOLOv5s改进的轻量模型中融入了全局注意力机制，加强了通道与空间注意力机制之间的跨维度特征信息交互能力，减少目标特征因不同维度而丢失的问题，提高目标的特征提取；同时在检测头处结合自适应空间特征融合算法，通过自适应的调整各个尺度在融合时的空间权重，抑制空间尺度不一致性，使目标特征获得更加精准的网络处理比重，从而提高目标的多尺度特征融合能力，降低遥感图像中中小目标的漏检率和误检率。
📄 2023100574715
📂 G06V20_13
👤 南京信息工程大学
📅 2023-01-14
融合空间感知回归与跨视角知识迁移的光伏功率预测方法，包括：S1.采集图像序列数据，进行预处理；S2.搭建特征提取架构和空间语义映射与回归网络，空间语义映射与回归网络连接在目标时空特征提取网络的输出端；S3.以参考高分辨率特征提取网络为监督源，将目标时空特征提取网络的中间层特征投影至参考特征空间，计算多尺度复合蒸馏损失，结合功率预测损失构建联合目标函数，对目标时空特征提取网络和空间语义映射与回归网络进行参数的协同更新；S4.阻断参考高分辨率特征提取网络的数据通路，将测试集的第一分辨率图像序列输入训练好的目标时空特征提取网络，并传输至空间语义映射与回归网络直接输出光伏功率预测值。
📄 202610011190X
📂 G06V20_13
👤 浙江工业大学
📅 2026-01-06
基于Mamba的区域‑空间‑语义通道建模的遥感图像变化检测方法和装置，其方法包括：将获得的遥感图像数据集输入到构建好的基于Mamba的区域感知、双域空间和语义通道建模网络(S3Mamba)中进行训练，得到训练好的S3Mamba并保存；输入待处理的遥感图像，通过训练好的S3Mamba进行预测，得到双时相变化预测图。本发明通过三重协同建模机制耦合的设计显著提升了遥感图像变化检测的精度与性能。
📄 2025115268232
📂 G06V20_13
👤 浙江工业大学
📅 2025-10-24
基于抑制优化机制的粘连树木检测方法，包括如下步骤：步骤1.预测边界框抑制避免；步骤2.树木检测；步骤3.弹性抑制后处理。本发明提出的基于抑制优化机制的树木检测方法对比现有方法，在树木粘连的场景下具有更优异的检测性能，粘连越严重的场景提高更加明显，相比基线方法具有更少的误识和更少的漏识。
📄 2019108060836
📂 G06V20_13
👤 浙江工业大学
📅 2019-08-29
本发明公开了一种基于机器视觉的无人机水域监测巡航方法，包括以下步骤：1、利用无人机进行水样图像的采集；2、水样图像预处理；3、进行图像的边缘检测；4、目标区域排序筛选，以获得水域的边缘图像；5、获取边缘凸包点并进行坐标系转换；6、水域巡航路线设定。本发明的方法具有成本低、准确率高，且可任意添加目标巡航节点的功能，为大型水域的水体监测提供了一种全新的无人机巡航监测新方案。本发明的巡航方法配合水体检测模型可以很好的达到对某一水域的实时监测任务。
📄 2020108909304
📂 G06V20_13
👤 浙江工业大学
📅 2020-08-29
柿子坊 · 知识产权运营
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