基于卷积神经网络和Transformer的河湖遥感图像分割方法及系统

    公开(公告)号:CN113191285B

    公开(公告)日:2023-01-20

    申请号:CN202110500108.7

    申请日:2021-05-08

    摘要: 本发明公开一种基于卷积神经网络和Transformer的河湖遥感图像分割方法及系统,包括:获取包含类别标签的河湖遥感图像,构建训练集;对训练集采用卷积神经网络进行多层特征图的提取;对提取的最后一层特征图采用Transformer的编码器提取注意力特征,对注意力特征采用Transformer的解码器得到自注意力特征图;对自注意力特征图与第一层特征图进行拼接后训练图像分割模型;基于训练后的图像分割模型得到待测河湖遥感图像中目标的类别分割结果。将Transformer引入到遥感图像分割领域,用自注意力机制代替卷积操作,扩大运算时的感受野面积,由于没有下采样和上采样操作,不会造成图像尺度的变化,解决目标丢失问题,克服现有深度学习分割方法在遥感图像分割领域的不足。

    一种融合多特征信息的心电信号身份识别方法及系统

    公开(公告)号:CN112818315B

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202110217933.6

    申请日:2021-02-26

    IPC分类号: G06F21/32 G06K9/62 G06F16/36

    摘要: 本公开提出了一种融合多特征信息的心电信号身份识别方法及系统,包括:多获取的心电信号进行心拍划分并对得到的心拍进行多个特征提取;针对提取的多个特征,训练时基于多特征低秩字典学习和结构稀疏表示获得一字典;其中,在低秩字典学习和结构稀疏表示方法下,稀疏系数通过添加范数和局部约束表达式来探索心电信号样本间类内和类间的关系;字典通过添加低秩约束来降低重建过程中来自训练样本的噪声的影响;对于任意心拍,可利用字典训练得到更具有辨别性的稀疏表示系数,加和权重融合再进行相似性度量完成识别分类。多个特征之间的信息相辅相成,进一步提高了心电信号特征的辨别度,提高了心电身份识别的效果。

    一种垂直式自发电超声波智能水表

    公开(公告)号:CN111006730A

    公开(公告)日:2020-04-14

    申请号:CN201911218725.7

    申请日:2019-12-03

    IPC分类号: G01F1/66 G01F15/00 F03B13/00

    摘要: 本发明提供的一种垂直式自发电超声波智能水表,包括管段、设置在管段上的表体,表体的底面前后端分别设置有进水端换能器和出水端换能器,表体内设置有电路板和电池,还包括一水力发电机,水力发电机的本体设置在表体内,水力发电机的叶轮设置在管段内且置于出水端换能器的后侧;本体包括壳体和伸出壳体外的转子轴,转子轴垂直插入管段内与叶轮联接;水力发电机的本体的电源输出端子经电路板与电池连接,电池是充电电池;电路板上至少包括有给充电电池充电的充电电路;还包括设置在表体内的处理模块和通信模块。该智能水表节能环保,方便实用,避免了电池的不断更换造成的环境污染,且可通过与其他通讯设备连接,实现对超声波智能水表的远程控制。

    一种基于超声波静水传播距离和系统固有时间差的流速测量方法

    公开(公告)号:CN112964898B

    公开(公告)日:2023-02-28

    申请号:CN202110186959.9

    申请日:2021-02-07

    IPC分类号: G01P5/24

    摘要: 本发明公开了一种基于超声波静水传播距离和系统固有时间差的流速测量方法,属于超声波水表技术领域。本发明流速测量采用时间差法原理,通过测量静水状态下超声波的传播时间及此温度下对应的超声波在水中的传播速度计算得到超声波实际传播距离;通过测量任意水温下超声波在两换能器之间的传播时间和已经测量得到的实际传播距离来消除声速对流速计算的影响;通过测量静水状态下超声波在上、下游换能器传播时间差来确定系统固有时间差,并在流速计算时消除系统固有时间差带来的影响。本发明方法能够消除声速对时间差算法计算流速的影响,并可以消除因电子元器件、换能器差异带来的系统固有的时间差给测量带来的误差,测量精度高。

    基于卷积神经网络和Transformer的河湖遥感图像分割方法及系统

    公开(公告)号:CN113191285A

    公开(公告)日:2021-07-30

    申请号:CN202110500108.7

    申请日:2021-05-08

    摘要: 本发明公开一种基于卷积神经网络和Transformer的河湖遥感图像分割方法及系统,包括:获取包含类别标签的河湖遥感图像,构建训练集;对训练集采用卷积神经网络进行多层特征图的提取;对提取的最后一层特征图采用Transformer的编码器提取注意力特征,对注意力特征采用Transformer的解码器得到自注意力特征图;对自注意力特征图与第一层特征图进行拼接后训练图像分割模型;基于训练后的图像分割模型得到待测河湖遥感图像中目标的类别分割结果。将Transformer引入到遥感图像分割领域,用自注意力机制代替卷积操作,扩大运算时的感受野面积,由于没有下采样和上采样操作,不会造成图像尺度的变化,解决目标丢失问题,克服现有深度学习分割方法在遥感图像分割领域的不足。

    一种基于大数据平台管理的阀控水流自发电远传光电直读水表

    公开(公告)号:CN111006732A

    公开(公告)日:2020-04-14

    申请号:CN201911218592.3

    申请日:2019-12-03

    摘要: 本申请技术公开了一种基于大数据平台管理的阀控水流自发电远传光电直读水表,属于供水行业,旨在能够通过水流自发电获得电源,自动读取水表表码上传到供水抄表收费管理大数据平台,并接收平台的指令自动开关阀门控制供水,从而实现对用水户的抄表收费管理。它具有物联网采集传输装置,能够联网大数据平台,自动上传表码数据,平台具备分析用户用水量,实现查询、统计、分析、收费、催缴等功能,水表内置自发电装置作为工作电源,内置光电直读装置读取表码,内置物联网模块与平台进行数据交换,内置阀门控制供水。

    一种河道过水断面面积快速计算方法及系统

    公开(公告)号:CN112800622B

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202110175553.0

    申请日:2021-02-07

    摘要: 本发明公开了一种河道过水断面面积快速计算方法及系统,属于水利工程管理信息技术领域。本发明将现有河道特征参数以及DEM数据提前内置在控制与计算终端中,利用装载RTK的无人测船在指定河流断面中心位置获取经纬度位置信息和河流水位高程数据;比对DEM数据,提取对应经纬度的河底高程、河漫滩、左右岸边坡高程等参数,建立基于河道高程、河道水位的河道过水断面计算方法,利用该计算方法可快速得到当前河道过水断面面积并反馈给用户,提高水文测量的效率。