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一种包含V 分量的全分量偏振
遥感
成像测量系统及方法
本发明涉及一种包含V分量的全分量偏振遥感成像测量系统及方法,其特征在于:它包括一用于提供空间位置和时间信息的定位定时系统,一能够测量Stokes四分量的全分量成像系统和一包括V分量在内的全分量偏振图像处理系统。
北京大学
2021-02-01
基于非监督特征学习的高分辨率
遥感
影像场景分类方法
一种基于非监督特征学习的高分辨率遥感影像场景分类方法,包括对输入的原始高分辨率遥感图像 进行划分得到场景,从每个场景中随机地提取若干个训练图像块,将训练图像块聚集起来做预处理操作; 计算所有训练图像块的低维流形表示,聚类得到一组聚类中心;对每一幅场景密集采样得到局部图像块, 对每个局部图像块做预处理操作后映射到相同的低维流形空间中,然后进行编码获得场景的所有局部特 征;将所有场景的局部特征集合起来进行特征量化,统计每一幅场景的局部特征直方图,得到场景的全 局特征表达;随机挑选若干幅场景作为训练样本,由分类器得到每一幅场景的预测类别标号,完成原始 高分辨率遥感场景的标注任务。
武汉大学
2021-04-13
一种结合时空信息的
遥感
逐日积雪产品去云方法
本发明公开了一种结合时空信息的遥感逐日积雪产品去云方法,首先根据 DEM 数据和土地利用数 据对遥感逐日积雪产品进行积雪单元划分;再利用 DEM 数据和多时相数据分别得到每个云像元在空间 和时间上的积雪概率;最后利用加权平均的方法获得云像元的积雪概率,评判云像元是积雪还是无雪。 本发明充分结合了积雪在空间上和时间上的相关性,以及地形因子对积雪的影响,有效地减少云对积雪 产品的影响,提高了积雪产品的精度,并且算法简单,计算效率高,易于实现。
武汉大学
2021-04-14
对地面建筑群
遥感
图像频谱特性约束的去噪方法和系统
本发明公开了一种对地面建筑群遥感图像频谱特性约束的去噪方法和系统,其特征在于,包括:从地面建筑群遥感图像库中获取地面建筑群目标参考图像,对该参考图像进行傅里叶变换得到幅频谱,对其幅频谱结果进行阈值分割、腐蚀、和膨胀操作,以获取地面建筑群目标频谱二值模板,高速飞行器飞行获取地面建筑群目标实时图像,对该实时图像进行傅里叶变换得到频谱,利用获取的地面建筑群目标频谱二值模板对实时图像的频谱进行频域滤波处理,再进行傅里叶逆
华中科技大学
2021-04-14
多模态卫星影像一体化摄影测量
遥感
智能处理系统
武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念,构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系,突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术,成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS。 一、项目分类 关键核心技术突破 二、成果简介 武汉大学张永军教授项目组在国际上首次提出摄影测量遥感的科学概念,构建了多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术体系,突破了匹配干扰地物快速智能分割、语义辅助几何处理与大范围影像镶嵌合成、地物信息智能提取等关键技术,成功研制出我国首套多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理系统MIPS,相关技术理论《多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理技术及应用》2021年荣获测绘科技进步特等奖。 技术特色: (1) 首次提出基于人工智能技术的多模态卫星影像语义分割与几何处理融合新理论。创建了卫星影像跨域稳健语义分割技术,通过自适应增量优化提升深度分割网络模型的迁移性和普适性,保证多类型地物语义分割的时效性、容错性、稳定性和区域一致性。 (2) 通过语义分割结果全自动进行多源地理信息控制点粗差剔除,实现超大范围多模态影像精准几何处理;提出辐射不变特征变换算法进行多模态影像高可靠性匹配;单台机器2.5分钟可完成8000景卫星影像的并行区域网平差,大幅提高了自动化处理精度和效率。 (3) 突破了基于深度学习的多视遥感影像三维地形及大范围合成影像智能生成技术,采用物方半全局优化提升困难区域的密集匹配精度,并在语义分割结果的辅助下进行大范围遥感影像无缝镶嵌合成。 (4) 基于深度学习进行建筑物、道路、农作物等典型地物目标语义信息智能提取;基于多尺度语义分割网络融合经验知识实现建筑物矢量边缘精确提取;结合语义分割和多起点中心线追踪优化提取道路网拓扑矢量;基于3D卷积和注意力机制实现多类农作物精细分类及其时空特征智能提取。 (5) 构建了全新的多模态卫星遥感影像几何语义一体化智能处理技术体系,研制出我国首套自主产权的多模态卫星影像一体化摄影测量遥感智能处理软件系统MIPS,其数据处理效果和效率均有明显优势,显著提升了融合处理的精准度和智能化水平。 先进性 MIPS具备快速语义分割、语义辅助精准几何处理、三维地形提取与多影像时序合成、地物语义信息智能提取等特色功能。系统采用最新的卫星影像摄影测量处理、多源影像融合、语义信息提取的相关理论与方法,结合先进的计算机技术、CPU/GPU两级加速并行处理及深度学习技术,处理效果和效率均明显优于国内外同类软件。例如单机情况下19小时即可完成1551景2米分辨率卫星影像的全自动处理,包括云区检测、影像融合、影像匹配、区域网平差、正射影像纠正等全部处理流程。语义分割结果约束的立体卫星影像区域网平差自动化程度和精度均显著提升,例如在1:1万基础测绘产品DEM/DOM的辅助下,高分七号立体卫星影像的全自动处理高程精度从2.6米大幅提升至0.8米以内,镶嵌接边精度优于1像素。
武汉大学
2022-08-15
一种基于改进 SIFT 算子的低空多视角
遥感
影像匹配方法
本发明公开了一种基于改进 SIFT 算子的低空多视角遥感影像匹配方法,首先采用优化的 DoG 算子 对第一影像和第二影像进行特征点检测,然后利用基于局部区域采样模拟的 SIFT 描述子对特征点进行 描述形成特征向量,最后采用 NNDR 策略形成初始匹配特征点,并利用基于极几何约束的 RANSAC 算 法对匹配点进行提纯。本发明能够有效地解决低空遥感影像匹配中存在的多视角以及弱纹理等问题。
武汉大学
2021-04-13
基于快速二值编码的高分辨率
遥感
影像场景分类方法
本发明提供了一种基于快速二值编码的高分辨率遥感影像场景分类方法,包括步骤:步骤 1,划分 待分类遥感影像获得场景单元;步骤 2,从场景单元中提取尺寸相同的图像块作为局部图像块训练样本; 步骤 3,采用非监督学习法学习局部图像块训练样本获得滤波器组;步骤 4,将场景单元与滤波器组中 各滤波器分别做卷积获得各场景单元的幅滤波器响应图,采用二值编码法分别融合各场景单元的幅滤波 器响应图获得各场景单元的全局特征描述;步骤 5,基于场景单元的全局特征描述进行场景单元分类。 本发明在保证场景分类精度的前提下,大大降低了非监学习法的计算代价。
武汉大学
2021-04-13
用于水质
监测
的手持仪器
水是人类赖以生存的自然资源,水质监测仪主要用于水的电导率、温度、PH值以及溶解氧等多种参数的监测,目前通用的方法是现场采样、实验室分析,不仅加大了成本,也保证不了监测的实时性和可靠性。本项目涉及一种采用可伸缩式SDI-12接口总线、ARM微处理器、GPRS无线模块以及嵌入式Linux操作系统等开发的便携式水质监测仪,属环境监测领域。本项目利用SDI-12传感器对水的多个参数进行监测,并将数字信号传送给ARM处理芯片,ARM芯片数据进行初步处理,将结果显示出来。此外,将一段时间内的数据打包通过GPRS传输到终端处理器上,终端处理器将对大量数据进行分析处理,应用本体论对该区域的污水处理进行分析。同时该系统还具有报警功能,当污水的某一指标值超出报警值时,直接产生报警,并借助GPRS模块讲发送报警信息到监测者的手机或Email上,方便监测者处理一些污水突发事件。该项目的关键技术有:基于SDI-12通信协议的传感器与主芯片之间的通讯、基于Linux的嵌入式污水监测系统的开发以及嵌入式系统与GPRS模块的通信、建立数据分析处理的本体模型。该手持式仪器的硬件结构简洁、系统抗干扰能力强,同时受到操作系统的支持,在多任务并行处理和进程实时处理等方面也具有一定的优势。具有一定的理论价值和实际应用价值。
华东理工大学
2021-04-11
单点系泊
监测
系统现场应用
"浮式海洋油气结构是海洋油气生产、储存、运输的关键结构。为了满足我国当前海洋油气工程建设的迫切需求,天津大学余建星教授课题组承担了国家科技重大专项、国家自然科学基金和中国海洋石油总公司科技项目等8个科研项目,开展了浮式海洋油气结构时变可靠性优化及智能监测预警研究,主要内容包括: 1.首次提出了深海浮式结构时变可靠性(腐蚀、疲劳)分析方法,揭示了深海工程结构腐蚀损伤机理,建立了复杂模式下深海浮式结构及系泊系统可靠性分析模型,计算关键节点的可靠指标,预测其剩余安全寿命,提出了基于可靠指标的深海浮式结构动态维修方法,为浮式结构系统安全保障和控制提供指导。 2.提出了基于可靠性理论的新型浮式结构及锚泊系统,通过优化锚链长度配比,将锚链缩短255m(约原有36%),并计算其在南海复杂荷载(包括海浪拍击、船体撞击、爆炸和南海畸形波等)下的动力响应,发现新型结构不仅减少了建造成本,还有效降低可变载荷的影响,提高了结构强度。 3.实现了海况、结构运动和系泊受力在线实时监测,建立集成智能监测预警数据库,提出了系泊系统运动受力的快速预报算法,预报结果准确度达到95%以上(行业平均水平90%)”
天津大学
2021-04-10
PCA-Lab智能体温
监测
系统
“PCA-Lab智能体温监测系统“由南京理工大学计算机学院/人工智能学院杨健院长团队,利用团队在模式识别与计算机视觉方面的长期积累和实验室的现有设备研制而成。与市场上的多数测温仪相比,该系统的突出优点在于其准确的人脸检测能力。该系统首先能从红外图像中,准确找到人脸的位置。然后测量并语音报出人脸面部的温度。这样最大的好处是,只关注人脸的温度,大幅度降低红外相机视野内其他高温物体导致的误警率。比如,点燃的香烟、汽车的排气筒、照明灯等,不会导致测温系统报警。“PCA-Lab智能体温监测系统”使用的人脸检测算法是实验室自主研发的,该成果曾发表在计算机视觉和模式识别领域的国际顶级会议CVPR 2019上,该算法在多个国际人脸库上取得了当时国际上最好的检测性能。该算法能同时在单张图片上同时检测出多张人脸,并且对遮挡、光照变化等表现非常鲁棒。在智能体温检测系统的实际测试中,对行人戴口罩、眼镜等情况下,依然能准确找到人脸的位置。而且算法检测速度快,整幅图像的人脸检测耗时仅0.2-0.3秒。 项目组将加紧推进可见光与红外相结合的“PCA-Lab智能体温监测系统”升级版的研制,期待着升级后的系统能够对车内的人脸检测与人体测温更加鲁棒可行。点击查看原文
南京理工大学
2021-04-10
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