-
公开(公告)号：CN112270301B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202011284176.6
申请日：2020-11-17
Applicant: 河海大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06K9/62 , G06T7/136
Abstract: 本发明公开了一种基于波段特性的Landsat遥感影像水体提取方法，包括如下步骤：选择Landsat 7 ETM+和Landsat 8 OLI遥感影像中六个共有波段，对两类典型水体的光谱敏感性分析，确定波段的选择并赋予所选波段初始权值；再进行除水体之外五类典型地物的光谱敏感性分析，确定共同敏感波段及波段对应的初始权值；基于多目标优化算法思想，以更好地区分水体与其他地物为原则，确定水体提取模型；最后通过融合后的光谱信息和0阈值对水体进行二值分割，实现水体提取。本发明从实际遥感影像数据的光谱统计特性出发，进行水体提取模型的构建，达到不同地物的有效区分，提升水体提取精度，避免了传统水体提取模型难以确定最优阈值的困扰。
-
公开(公告)号：CN118227331A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410410810.8
申请日：2024-04-07
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开一种基于无人机的多目标任务卸载方法，包括：(1)初始化参量集；(2)实时目标函数设计：将时间离散化，基于任务分配周期设计目标函数集合；(3)通过归一化和权重参数将多目标函数优化问题转化为单目标函数优化问题，在此基础上加入自适应交叉变异策略，提升算法收敛速度和寻优能力并使用遗传算法寻优(4)循环结束判断：如果达到终止条件，则得出无人机当前卸载周期最优的卸载方案；否则继续进行迭代。一种基于无人机的多目标任务卸载方法在求解的速度和质量上有着明显的优势，能有效提高无人机在执行计算密集型任务时的续航能力和无人机执行任务时的效率。
-
公开(公告)号：CN116596843A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310354464.1
申请日：2023-04-04
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明提供了一种基于迁移学习的小样本条件下土石坝表面裂缝分割方法，包括：步骤S1：利用摄影设备采集土石坝表面裂缝图像，将图像裁剪为固定尺寸，对图像中裂缝区域进行标注，制成土石坝表面裂缝分割数据集，并通过多种方法对数据集进行数据增强；步骤S2：构建一种基于多尺度特征增强的深度学习语义分割模型MFE‑Net；步骤S3：在样本量充足的混凝土裂缝公开数据集上对MFE‑Net模型进行预训练，并保存预训练模型参数；步骤S4：加载预训练模型，基于所构建的土石坝表面裂缝数据集对模型进行微调，得到土石坝表面裂缝分割模型；步骤S5：基于训练好的土石坝表面裂缝分割模型实现对的土石坝表面裂缝的分割。在语义分割模型MFE‑Net的构建中，设计了多尺度特征增强模块MFEM，对编码器中的多尺度特征信息进行特征增强，提升了网络模型对复杂背景环境的适应能力。
-
公开(公告)号：CN112270301A
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN202011284176.6
申请日：2020-11-17
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于波段特性的Landsat遥感影像水体提取方法，包括如下步骤：选择Landsat 7 ETM+和Landsat 8 OLI遥感影像中六个共有波段，对两类典型水体的光谱敏感性分析，确定波段的选择并赋予所选波段初始权值；再进行除水体之外五类典型地物的光谱敏感性分析，确定共同敏感波段及波段对应的初始权值；基于多目标优化算法思想，以更好地区分水体与其他地物为原则，确定水体提取模型；最后通过融合后的光谱信息和0阈值对水体进行二值分割，实现水体提取。本发明从实际遥感影像数据的光谱统计特性出发，进行水体提取模型的构建，达到不同地物的有效区分，提升水体提取精度，避免了传统水体提取模型难以确定最优阈值的困扰。
-
-
-
Search Results
4
records
(took 0.032 seconds)
