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公开(公告)号:CN119339073A
公开(公告)日:2025-01-21
申请号:CN202411229722.4
申请日:2024-09-03
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06F17/16 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种语义分割网络年内作物分类结果精度提升方法及装置,属于图像处理技术领域。该方法包括:获取目标区域在多个物候期的多个第一待测图像;根据每个第一待测图像的像元为目标作物的类别概率,构建多个第一待测图像的第一概率矩阵;在多个第一待测图像中确定云层区域的第一像元;基于多个第一待测图像,将第一像元映射至第一概率矩阵,得到目标区域内目标作物的分类结果。得到的作物的分类结果更符合实际的作物种植面积,实现对作物种植面积进行有效检测。
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公开(公告)号:CN119339073B
公开(公告)日:2025-05-06
申请号:CN202411229722.4
申请日:2024-09-03
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/26 , G06V10/764 , G06V20/10 , G06V10/774 , G06F17/16 , G06T7/62
Abstract: 本发明公开了一种语义分割网络年内作物分类结果精度提升方法及装置,属于图像处理技术领域。该方法包括:获取目标区域在多个物候期的多个第一待测图像;根据每个第一待测图像的像元为目标作物的类别概率,构建多个第一待测图像的第一概率矩阵;在多个第一待测图像中确定云层区域的第一像元;基于多个第一待测图像,将第一像元映射至第一概率矩阵,得到目标区域内目标作物的分类结果。得到的作物的分类结果更符合实际的作物种植面积,实现对作物种植面积进行有效检测。
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公开(公告)号:CN119693751A
公开(公告)日:2025-03-25
申请号:CN202411767377.X
申请日:2024-12-04
Applicant: 中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V20/68
Abstract: 本发明提出一种时空解耦的基于时空双向Vision Mamba的特征融合方法,包括:S1,使用多个级联的2D CNN块从输入的时间序列图像中提取多尺度的空间细节特征,得到特征图;S2,在低中层的特征图上施加双向时空Mamba结构,以补偿2D CNN块中时间信息的丢失;其中,对于S1得到的特征图先应用时间双向Vision Mamba提取时序特征,然后使用空间双向Vision Mamba提取空间特征。本发明还提出一种时空解耦的基于时空双向Vision Mamba的特征融合系统。本发明针对特殊的时序多波段多通道遥感影像,进行高效精准的特征提取和信息融合,实现大区域尺度遥感影像上农作物的高效高精度语义分割。
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