发明专利已授权

一种基于多尺度特征感知神经网络的积雪深度预测方法

📄 申请号：CN202410382650.0 📄 发布日：2026/08/10

著录项目信息

申请日

2024-04-01

公开号

CN117975295A

公开日

2024-05-03

申请人

南京信息工程大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V20_13

IPC 分类号

G06V20_13 , G06V10_44 , G06N3_0455 , G06N3_0464 , G06V10_80 ,

技术画像

所属领域

其他分类其他

应用场景

气象预测, 积雪监测, 水文预报, 灾害预警, 农业防灾

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摘要

本发明公开了一种基于多尺度特征感知神经网络的积雪深度预测方法，包括：获取积雪观测气象站附近的卫星图像，并对卫星图像进行预处理；搭建基于多尺度特征感知能力的深度神经网络模型，利用训练集对深度神经网络模型进行训练；将测试集数据输入至训练之后的深度神经网络模型，实现积雪深度的预测。本发明构建了多尺度特征提取单元MFSE、多尺度特征聚合单元MSFAA、多尺度特征融合单元HLF，以及各单元内部和单元之间网络连接网络，不仅可以捕获多尺度图像特征，还可以实现多尺度图像特征有效融合；将本方法用于积雪深度估算，可以提高积雪深度估算的准确性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20240618

✅ 授权

20240521

?? 实质审查的生效：

20240503

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：4 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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