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公开(公告)号：CN117975254B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410379594.5
申请日：2024-03-29
IPC分类号： G06V20/05 , G06V20/52 , G06V20/64 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06T7/593 , G06T7/60
摘要： 本发明提出了一种基于双目图像的着生藻类监测方法及系统，属于水生态环境监测领域，方法包括：S1、采集水下双目相机拍摄的着生藻类图像数据并进行mask标注，建立数据集；S2、采用数据集训练基于深度学习的着生藻类语义分割模型；S3、采集双目序列图像数据，进行矫正处理并重建双目图像数据，得到重建后的双目图像；S4、使用训练好的着生藻类语义分割模型在重建后的双目图像上进行着生藻类覆盖度检测和着生藻类生长高度检测；S5、根据着生藻类覆盖度和着生藻类的生长高度计算着生藻类监测指标。本申请对着生藻类的实时监测，根据着生藻类的覆盖度和生长高度计算出监测指标，为着生藻类生态系统的综合评估提供了数据支持。
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公开(公告)号：CN116893146B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202310691887.2
申请日：2023-06-12
摘要： 本发明实施例提供了一种水体颗粒磷浓度的确定方法及相关设备，可以快速准确的确定出水体的颗粒磷浓度。该方法包括：确定目标水体所对应的高光谱反射率，其中，所述目标水体为待确定颗粒磷浓度的水体；确定所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数；根据所述水体颗粒物吸收系数确定所述目标水体的目标分类；根据所述目标水体所对应的高光谱反射率以及所述目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。
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公开(公告)号：CN116311243B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310284698.3
申请日：2023-03-22
摘要： 本发明公开了一种基于显微镜图像的藻类检测方法及系统，包括以下步骤：S1：采集水样不同液层的图像数据，获得序列图像；S2：计算所述序列图像的清晰度；S3：从所述序列图像中筛选出清晰度满足预设要求的图像数据；S4：构建藻类深度学习模型，利用所述藻类深度学习模型，在筛选出来的每张清晰图像上检测藻类种属和对应的像素坐标；S5：对所有筛选出来的清晰图像上检测出来的藻类结果进行合并，实现单视野下多液层藻类检测的目标。本发明将不同液层采集的清晰图像数据进行藻类检测与识别，然后将它们的检测结果进行合并，可以实现单视野下多液层藻类检测的目标。
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公开(公告)号：CN116597441A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310576009.6
申请日：2023-05-22
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习和图像模式识别的藻类细胞统计方法及系统，包括以下步骤：获取藻类图像，构建藻类检测模型，将藻类图像输入藻类检测模型，得到藻类检测结果，通过藻类检测结果从藻类图像中截取得到盘星藻类图像；构建盘星藻类细胞深度学习检测模型；基于训练好的盘星藻类细胞深度学习检测模型和盘星藻类图像得到盘星藻类细胞检测结果；基于盘星藻类细胞检测结果和盘星藻类图像计算盘星藻类细胞完整性；基于盘星藻类细胞完整性，得到盘星藻类图像中的盘星藻细胞个数。本发明不仅对于正常形态的盘星藻类具有较好的细胞统计精度，对于残缺、破损或形态不规整的盘星藻类也可以精确地统计出它的细胞个数。
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公开(公告)号：CN116934588A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310688587.9
申请日：2023-06-12
IPC分类号： G06T3/40
摘要： 本申请公开一种卫星视频的超分辨率重建方法及相关设备，涉及卫星遥感技术领域，能够避免对于动态地物图像的超分辨率重建会发生的错误，可以提高卫星视频的超分辨率重建的精度。卫星视频的超分辨率重建方法，应用于地物动态变化的卫星视频，包括：将多张卫星视频的每帧图像中不同时刻同一位置的像素值组成一维数组；在所述一维数组中存在像素值跳跃的情况下，基于像素值的跳跃时间点对每个所述一维数组进行分段处理；对分段处理后的每段一维数组进行曲线拟合；将每段一维数组经过曲线拟合后的拟合值代替原始像素在每张图像中的像素值，得到超分辨率重构图像；将所有所述超分辨率重构图像按照拍摄时间顺序组合，以得到高分辨率卫星视频。
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公开(公告)号：CN117975254A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410379594.5
申请日：2024-03-29
IPC分类号： G06V20/05 , G06V20/52 , G06V20/64 , G06V20/70 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06T7/593 , G06T7/60
摘要： 本发明提出了一种基于双目图像的着生藻类监测方法及系统，属于水生态环境监测领域，方法包括：S1、采集水下双目相机拍摄的着生藻类图像数据并进行mask标注，建立数据集；S2、采用数据集训练基于深度学习的着生藻类语义分割模型；S3、采集双目序列图像数据，进行矫正处理并重建双目图像数据，得到重建后的双目图像；S4、使用训练好的着生藻类语义分割模型在重建后的双目图像上进行着生藻类覆盖度检测和着生藻类生长高度检测；S5、根据着生藻类覆盖度和着生藻类的生长高度计算着生藻类监测指标。本申请对着生藻类的实时监测，根据着生藻类的覆盖度和生长高度计算出监测指标，为着生藻类生态系统的综合评估提供了数据支持。
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公开(公告)号：CN116311243A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310284698.3
申请日：2023-03-22
摘要： 本发明公开了一种基于显微镜图像的藻类检测方法及系统，包括以下步骤：S1：采集水样不同液层的图像数据，获得序列图像；S2：计算所述序列图像的清晰度；S3：从所述序列图像中筛选出清晰度满足预设要求的图像数据；S4：构建藻类深度学习模型，利用所述藻类深度学习模型，在筛选出来的每张清晰图像上检测藻类种属和对应的像素坐标；S5：对所有筛选出来的清晰图像上检测出来的藻类结果进行合并，实现单视野下多液层藻类检测的目标。本发明将不同液层采集的清晰图像数据进行藻类检测与识别，然后将它们的检测结果进行合并，可以实现单视野下多液层藻类检测的目标。
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公开(公告)号：CN116597441B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310576009.6
申请日：2023-05-22
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习和图像模式识别的藻类细胞统计方法及系统，包括以下步骤：获取藻类图像，构建藻类检测模型，将藻类图像输入藻类检测模型，得到藻类检测结果，通过藻类检测结果从藻类图像中截取得到盘星藻类图像；构建盘星藻类细胞深度学习检测模型；基于训练好的盘星藻类细胞深度学习检测模型和盘星藻类图像得到盘星藻类细胞检测结果；基于盘星藻类细胞检测结果和盘星藻类图像计算盘星藻类细胞完整性；基于盘星藻类细胞完整性，得到盘星藻类图像中的盘星藻细胞个数。本发明不仅对于正常形态的盘星藻类具有较好的细胞统计精度，对于残缺、破损或形态不规整的盘星藻类也可以精确地统计出它的细胞个数。
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公开(公告)号：CN116893146A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310691887.2
申请日：2023-06-12
摘要： 本发明实施例提供了一种水体颗粒磷浓度的确定方法及相关设备，可以快速准确的确定出水体的颗粒磷浓度。该方法包括：确定目标水体所对应的高光谱反射率，其中，所述目标水体为待确定颗粒磷浓度的水体；确定所述目标水体所对应的水体颗粒物吸收系数；根据所述水体颗粒物吸收系数确定所述目标水体的目标分类；根据所述目标水体所对应的高光谱反射率以及所述目标分类确定所述目标水体的颗粒磷浓度。
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