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公开(公告)号：CN119691296A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411610160.8
申请日：2024-11-12
Applicant: 黄河水利委员会黄河水利科学研究院
IPC: G06F16/955 , G06F16/9537 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于大模型的水文分析服务链自动生成方法及系统，实现从自然语言描述的需求直接得到水文分析结果。首先，提出水文地理信息服务表达模型，并将水文分析模型和数据发布为服务。然后，基于大模型和提示模板解析用户自然语言描述的需求，通过计算相似度得到最匹配的服务。最后，通过服务链执行引擎运行服务链，从而得到水文分析结果。本发明基于大模型自动解析用户需求和构建服务链，通过服务链执行引擎得到水文分析结果，从而有效解决了水文分析服务链的自动化生成难题，显著提高了水文分析的自动化水平。
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公开(公告)号：CN113657351A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202111140640.9
申请日：2021-09-28
Applicant: 黄河水利委员会黄河水利科学研究院
Abstract: 本发明公开基于深度学习的高分遥感影像林草变化检测装置，包括：影像校正单元、影像绘制单元、数据处理单元、注意力模型构建单元、通信单元、终端设备；影像校正单元用于采集林草的高分辨率遥感影像，并获得林草校正影像；影像绘制单元用于绘制标签图；数据处理单元用于对林草校正影像和标签图进行分割处理；注意力模型构建单元用于通过注意力学习处理构建特征模型，获取林草的变化结果；通信单元用于将林草的变化结果传输至终端设备中。本发明通过采用注意力模块能够在特征维度融合时增加变化区域信息的权重，同时对非变化区域特征信息的抑制，忽略输入中的噪声和冗余，提升了模型的抗噪能力。
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公开(公告)号：CN113743373A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111140855.0
申请日：2021-09-28
Applicant: 黄河水利委员会黄河水利科学研究院
Abstract: 本发明公开基于深度学习的高分遥感影像耕地变化检测装置，包括：影像校正单元、影像绘制单元、数据处理单元、模型构建单元、通信单元、终端设备；影像校正单元用于采集耕地的高分辨率遥感影像，并获得耕地校正影像；影像绘制单元用于绘制标签图；数据处理单元用于对耕地校正影像和标签图进行分割处理；模型构建单元用于提取特征，并基于特征构建ResNeXt AttU‑Net模型，获取耕地的变化结果；通信单元用于将耕地的变化结果传输至终端设备中。本发明通过采用聚合残差卷积层，将特征提取通道由单通道提取变为多通道提取，使网络充分学习图像的特征，防止由于网络加深而出现的模型退化等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119578913A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411475700.6
申请日：2024-10-22
Applicant: 黄河水利委员会黄河水利科学研究院
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/02
Abstract: 本发明提供生态脆弱区水土保持的工程与生物及耕作综合措施优化配置方法。该生态脆弱区水土保持的工程与生物及耕作综合措施优化配置方法，包括，a.区域划分及评估：根据生态脆弱区的地形、土壤、气候和水文条件，将区域划分为不同功能区，包括坡顶、坡中、坡脚、沟道等区域，根据坡度的不同划分。该生态脆弱区水土保持的工程与生物及耕作综合措施优化配置方法，通过将工程措施、生物措施和耕作措施综合应用，显著提升了生态脆弱区的水土保持能力，通过精准的区域划分与评估，针对不同坡度区域采用差异化的工程设施规划和植被选种，能够有效减轻水土流失，并利用智能监控系统对设施进行长期维护，从而解决了气候变化和外部环境的不利影响。
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公开(公告)号：CN119557837A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411722481.7
申请日：2024-11-28
Applicant: 黄河水利委员会黄河水利科学研究院
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/2433
Abstract: 本发明提供一种地表土壤湿度多源数据融合与降尺度方法及系统，包括以下步骤：对多源土壤湿度数据进行质量评估和标准化处理；采用层次化时空特征提取器进行异常检测和修复；基于自适应边界生成算法和软边界过渡模型进行区域分区；通过区域级联融合网络和误差链追踪算法实现数据融合和误差控制；利用地形自适应降尺度框架和多尺度残差学习模型进行降尺度处理，得到1km分辨率的土壤湿度数据产品。能够有效处理复杂地形和高植被覆盖区域的土壤湿度数据，显著提高了数据融合精度和降尺度效果，解决了传统方法在数据质量评估、异常检测、分区边界处理和误差控制等方面的技术问题。
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公开(公告)号：CN119476715A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411583051.1
申请日：2024-11-07
Applicant: 黄河水利委员会黄河水利科学研究院
Inventor： 焦鹏 , 肖培青 , 王玲玲 , 孙彭成 , 赵胜朝 , 亢海港 , 王靖淑 , 张羽飞 , 刘杨 , 鲍宏喆 , 罗俊皓 , 侯欣欣 , 赵春敬 , 杨春霞 , 李莉 , 孙维营 , 卫午毓 , 吕青霞 , 王晨 , 申震洲
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06F17/18
Abstract: 本发明提供一种水土保持率综合研判方法及系统。该方法包括：获取研究区域的基本信息，并解析生成不同土壤侵蚀类型、不同省区、不同水土保持三级分区、不同土地利用类型的属性数据mat文件；对研究区域在指定时期的水土流失研判规则进行编码；根据属性数据mat文件和水土流失研判规则编码数据，生成不同评估时期、不同三级分区、不同土地利用类型的水土流失研判结果mat文件；根据水土流失研判结果mat文件，将省区、三级分区和土地利用类型分别作为统计口径，统计求和得到对应的水土流失状况mat文件；根据水土流失状况mat文件，将省区和三级分区分别作为统计口径，汇总得到不同土地利用类型的总面积和水土流失面积，计算不同统计口径的水土保持率。
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公开(公告)号：CN113705538A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111140836.8
申请日：2021-09-28
Applicant: 黄河水利委员会黄河水利科学研究院
Abstract: 本发明公开基于深度学习的高分遥感影像道路变化检测装置，包括：影像校正单元、影像绘制单元、数据处理单元、特征深度学习单元、通信单元、终端设备；影像校正单元用于采集道路的高分辨率遥感影像，并获得道路校正影像；影像绘制单元基于道路校正影像绘制标签图；数据处理单元用于对道路校正影像和标签图进行分割处理；特征深度学习单元用于进行深度学习，并构建ASPP AttR2U‑Net模型，获取道路的变化结果；通信单元用于将道路的变化结果传输至终端设备中。本发明能够在U‑Net模型原始的跳跃连接引入了注意力模块，通过增加变化区域的权重同时减小非变化区域的特征信息权重，提高了模型的变化检测精度。
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公开(公告)号：CN113569810A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111001922.0
申请日：2021-08-30
Applicant: 黄河水利委员会黄河水利科学研究院
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的遥感影像建筑物变化检测系统及方法，本发明提供系统包括影像数据获取模块，预处理模块，标签图模块，训练模块，变化检测模块；影像数据获取模块，预处理模块，标签图模块，训练模块，变化检测模块依次连接；影像数据获取模块用于获取初始影像；预处理模块用于对初始影像进行预处理；标签图模块基于预处理后的初始影像，获取标签图；训练模块基于预处理后的初始影像及标签图，获取训练样本；变化检测模块用于通过训练样本对检测模型进行训练，并通过训练好的检测模型对待测数据进行检测。本发明通过上述技术方案能够充分利用地物之间丰富的逻辑信息进行自我纠错，不依赖数据学习，并且能够获取高精度检测结果。
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