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公开(公告)号:CN116342738A
公开(公告)日:2023-06-27
申请号:CN202310083918.6
申请日:2023-01-31
摘要: 本发明提供一种基于GIS的禁捕矢量范围自动提取和图示制作方法,包括:通过获取制图区域范围内的河流数据、禁捕范围起止点和制图数据,对禁捕范围起止点进行矢量化,并合并获取的河流数据,得到有效河流数据,根据有效河流数据提取并简化目标河流中心线,根据禁捕范围起止点与目标河流中心线,获取对应的两条垂线,并基于两条垂线对有效河流数据进行裁剪,得到禁捕矢量范围,构建制图模板,设置地图制图参数,确定地图的分割单元,在分割单元中,结合禁捕矢量范围和制图参数,基于制图模板生成禁捕范围图示。本发明能够实现禁捕矢量范围的快速准确提取,获取精准的禁捕范围图示,简化了禁捕范围图示的生成方法,提高了工作效率。
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公开(公告)号:CN110991359A
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201911243932.8
申请日:2019-12-06
发明人: 丁忆 , 李朋龙 , 曾安明 , 李晓龙 , 马泽忠 , 肖禾 , 罗鼎 , 段松江 , 胡艳 , 王岚 , 陈静 , 刘金龙 , 刘朝晖 , 魏文杰 , 谭攀 , 范文武 , 林熙 , 刘建 , 叶涛 , 袁力
摘要: 本发明公开了一种基于多尺度深度卷积神经网络的卫星图像目标检测方法,包括步骤收集卫星图像训练数据集,并进行样本标注;对卫星图像训练数据集进行预处理;搭建多尺度深度卷积神经网络;将预处理后的训练数据集输入到基于所述多尺度深度卷积神经网络的目标检测框架进行训练,获得训练好的目标检测神经网络;输入待检测卫星图像集,采用训练好的所述目标检测神经网络进行目标检测,输出识别结果。其显著效果是:提高了网络对于细粒度特征的检测结果以及区分不同物体的能力,改善了对于小物体和密集物体群的检测效果,具有更强的鲁棒性,有效地提高了目标检测效率,降低了硬件需求。
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公开(公告)号:CN117636179A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311478183.3
申请日:2023-11-08
IPC分类号: G06V20/13 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06T7/136 , G06T7/194
摘要: 本发明涉及数字图像处理技术领域,且公开了一种全局特征交互变化检测方法,具体是指:利用采集设备获取同一区域两个时期的影像数据;原始数据集进行数据预处理;构建孪生网络模型;在孪生网络模型的输入层进行特征融合并得到相应层级的特征表示;比较两个时期的相应层级的特征表示判断该层级特征表示是否存在变化;对层级特征表示存在变化的区域进行变化分割并评估;评估变化检测不合格率;对变化检测不合格的区域进行排除问题点;将变化检测的结果进行可视化展示;有利于两期影像的特征在网络浅层就开始交互,使得网络的每一层都参与语义变化信息的学习大大的提升了网络性能,还提高了语义变化区域的检出率。
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公开(公告)号:CN118885632A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410964316.6
申请日:2024-07-18
IPC分类号: G06F16/535 , G06F16/58
摘要: 本发明提供一种基于ArcGIS平台更新城区实体地域的方法,根据调查数据得到地类图斑图层,基于城镇村属性码提取得到城区初始范围,设定预设距离的缓冲区,得到外扩空间,并筛选其与地类图斑图层相交区域的满足条件的地物图斑,得到第一待纳入图斑,添加到上一次迭代的城区实体地域,得到当前城区实体地域,迭代进行缓冲区设定至图斑添加步骤,直至达到预设迭代次数,得到初始城区实体地域,与上一周期城区实体地域进行比对,得到第二待纳入图斑,添加到初始城区实体地域中;修剪线状地物,判断添加的图斑是否符合纳入规则,并进行边界核查,得到目标城区实体地域。本发明能够实现对城区实体地域的标准化快速更新,提高了更新效率和精准度。
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公开(公告)号:CN116342738B
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310083918.6
申请日:2023-01-31
摘要: 本发明提供一种基于GIS的禁捕矢量范围自动提取和图示制作方法,包括:通过获取制图区域范围内的河流数据、禁捕范围起止点和制图数据,对禁捕范围起止点进行矢量化,并合并获取的河流数据,得到有效河流数据,根据有效河流数据提取并简化目标河流中心线,根据禁捕范围起止点与目标河流中心线,获取对应的两条垂线,并基于两条垂线对有效河流数据进行裁剪,得到禁捕矢量范围,构建制图模板,设置地图制图参数,确定地图的分割单元,在分割单元中,结合禁捕矢量范围和制图参数,基于制图模板生成禁捕范围图示。本发明能够实现禁捕矢量范围的快速准确提取,获取精准的禁捕范围图示,简化了禁捕范围图示的生成方法,提高了工作效率。
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