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公开(公告)号：CN116258407A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310123463.6
申请日：2023-02-16
Applicant: 云南大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06F17/18 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06Q50/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据和混合卷积神经网络‑随机森林模型的农业干旱监测方法，包括以下步骤：利用站点气象数据构建三个月时间尺度的标准化降水蒸散指数；利用卷积神经网络来提取各个干旱环境因子的空间特征，然后采用随机森林对CNN提取到的空间特征进行回归训练，建立干旱环境因子与SPEI‑3的时空关系；利用高空间分辨率干旱环境变量和CNN‑RF模型对SPEI‑3进行预测，从而提高农业干旱监测的效果。本发明的CNN‑RF模型在准确度、可靠性等多个指标上均具有明显优势。
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公开(公告)号：CN118196568B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410614073.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 云南大学 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/84 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/60 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及遥感影像分类与目标检测技术领域，公开了一种风力发电机深度学习检测结果优化方法及系统，为了解决现有技术中存在精确率和召回率难以兼得的问题，方法采用获取拍摄的包含风机的正射影像，建立深度残差网络RESET34骨架模型，同时对测试影像完成初步检测；定义目标对象属性，对目标对象的分布特征进行定义，构建风机分布特征的事件，通过统计方法估算其条件概率；采用贝叶斯公式计算得到最终置信度；提取原始置信度和最终置信度大于等于阈值的检测对象，并计算检测精度指标，得到最终评价结果。系统包括影像处理模块、置信度计算模块、评价结果输出模块。本发明提高对风机的准确识别能力，减少误识别的可能性。
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公开(公告)号：CN118196568A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410614073.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 云南大学 , 中国电建集团昆明勘测设计研究院有限公司
IPC: G06V10/776 , G06V10/84 , G06V10/82 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V20/60 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及遥感影像分类与目标检测技术领域，公开了一种风力发电机深度学习检测结果优化方法及系统，为了解决现有技术中存在精确率和召回率难以兼得的问题，方法采用获取拍摄的包含风机的正射影像，建立深度残差网络RESET34骨架模型，同时对测试影像完成初步检测；定义目标对象属性，对目标对象的分布特征进行定义，构建风机分布特征的事件，通过统计方法估算其条件概率；采用贝叶斯公式计算得到最终置信度；提取原始置信度和最终置信度大于等于阈值的检测对象，并计算检测精度指标，得到最终评价结果。系统包括影像处理模块、置信度计算模块、评价结果输出模块。本发明提高对风机的准确识别能力，减少误识别的可能性。
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