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[发明专利]目标场景分类模型训练方法、分类方法、设备及存储介质-CN202310999943.9有效
发明人： 李显巨;孔攀;陈伟涛;唐厂;冯如意;王力哲;陈刚 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-08-10 - 公布日： 2023-10-24 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种目标场景分类模型训练方法、分类方法、设备及存储介质。一种目标场景分类模型训练方法，包括：对遥感图像信息进行特征提取并生成融合特征；对融合特征和遥感图像信息分别提取边缘信息，并将提取的边缘信息进行融合得到增强边缘特征；将增强边缘特征和融合特征进行融合，得到边缘融合特征；将边缘融合特征进行通道特征加强，得到加强边缘融合特征；将加强边缘融合特征和对应的标签特征进行融合，得到遥感图像综合特征；将遥感图像综合特征特征输入分类器进行训练，得到目标场景分类模型。本发明的技术方案提高了目标场景分类模型对矿山目标场景的分类精度。
目标场景分类模型训练方法设备存储介质

[发明专利]一种深度学习模型、海底底质解译方法、装置及介质-CN202311129089.7在审
发明人：秦绪文;王浩屹;李显巨;陈伟涛 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-09-04 - 公布日： 2023-10-10 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供一种深度学习模型、海底底质解译方法、装置及介质，涉及遥感信息解译领域，深度学习模型包括编码器模块、特征融合模块、图卷积神经网络模块及解码器模块，编码器模块、特征融合模块、图卷积神经网络模块及解码器模块顺次连接；编码器模块用于输出先验知识特征和多波束影像特征至特征融合模块；特征融合模块用于融合先验知识特征和多波束影像特征，输出融合特征至图卷积神经网络模块；图卷积神经网络模块用于处理融合特征，输出海底编码信息至解码器模块；解码器模块用于解译海底编码信息，输出第一海底底质解译标签。本发明提供的技术方案可以提高海底底质图像解译的准确性，进而反映真实的海底底质种类。
一种深度学习模型海底底质解译方法装置介质

[发明专利]基于跨模态融合与图神经网络的遥感影像语义分割方法-CN202310573090.2在审
发明人： 李显巨;李天屹;周引;陈伟涛;唐厂;冯如意;王力哲;陈刚 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，提供了一种基于跨模态融合与图神经网络的遥感影像语义分割方法，包括：获取RGB遥感图和对应的高程图；将所述RGB遥感图和所述高程图输入第一双流编码器‑解码器模块，输出第一重构特征图；将所述第一重构特征图输入图卷积神经网络模块，输出一级分类体系预测图像；将所述RGB遥感图、所述高程图以及所述一级分类体系预测图像输入构建好的语义分割网络，输出二级分类体系预测图像。本发明将一级分类体系预测图像的先验信息融入二级分类体系预测图像的预测过程中，可以引导网络关注不同类别间的差异化特征，提高分割的整体性，从而有效提升了遥感影像语义分割的精确度。
基于跨模态融合神经网络遥感影像语义分割方法

[发明专利]一种药物副作用预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310702073.4有效
发明人：唐厂;金子潇;郑晓;李显巨 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-06-14 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G16H70/40 文献下载
摘要：本发明提供一种药物副作用预测方法、装置、电子设备及存储介质，涉及生物信息学技术领域。方法包括：根据待预测药物的分子式，确定原子特征矩阵和原子邻接矩阵，根据药物副作用集合，确定节点特征矩阵和节点邻接矩阵；根据原子邻接矩阵，确定第一原子特征矩阵，根据节点邻接矩阵，确定第一节点特征矩阵；根据原子特征与药物副作用之间的影响关系，确定第二原子特征矩阵和第二节点特征矩阵；融合第一原子特征矩阵和第二原子特征矩阵，确定预测原子特征矩阵，融合第一节点特征矩阵和第二节点特征矩阵，确定预测节点特征矩阵；根据预测原子特征矩阵和节点特征矩阵，确定待预测药物的预测矩阵。本发明可以提高了药物副作用预测的准确率。
一种药物副作用预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种岩土体分类模型构建方法及岩土体分类方法-CN202310814753.5有效
发明人： 李显巨;陈伟涛;张过;王力哲;陈刚;胡康 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-07-05 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本发明提供一种岩土体分类模型构建方法及岩土体分类方法，涉及遥感图像处理技术领域，该方法包括：获取研究区的遥感影像、第一地质图数据和第二地质图数据，分别根据第一地质图数据对遥感影像进行配准处理和标注处理，得到第一影像数据和第一标注结果，根据第二地质图数据对遥感影像进行配准处理和标注处理，得到第二影像数据和第二标注结果；将第一标注结果和第二标注结果进行归并，得到第三标注结果；构建初始基模型和初始集成模型，训练初始基模型和初始集成模型，得到基模型和集成模型，以构建岩土体分类模型。本发明的有益效果：引入小比例尺的地质图数据训练分类模型，有效提升了模型的准确率，进而提升岩土体分类的准确性。
一种岩土分类模型构建方法

[发明专利]双模态目标检测模型构建方法、检测方法及计算机设备-CN202310434291.4在审
发明人： 李显巨;李尧;陈伟涛;唐厂;冯如意;王力哲;陈刚 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-04-21 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供了一种双模态目标检测模型构建方法、检测方法及计算机设备，涉及目标检测技术领域，包括：根据原始图像获取双模态图像；通过神经网络模块提取双模态图像的特征，得到初始双模态特征，并利用特征互补模块对双模态图像进行处理得到植被归一化指数；将初始双模态特征发送给特征互补模块，令特征互补模块利用植被归一化指数对初始双模态特征进行特征增强；将中间双模态特征输入图卷积模块得到图卷积双模态特征、第一预测结果和第二预测结果；将第一预测结果和第二预测结果输入超像素掩膜模块生成最终损失；根据最终损失对神经网络模块、特征互补模块和图卷积模块进行参数优化，得到双模态目标检测模型。本发明实现了增加目标检测精度。
双模目标检测模型构建方法计算机设备

[发明专利]一种深度学习模型、土地覆盖分类方法及装置-CN202310573394.9在审
发明人： 李显巨;金圣杰;陈伟涛;冯如意;唐厂;王力哲;陈刚 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提供一种深度学习模型、土地覆盖分类方法及装置，涉及遥感信息技术领域，深度学习模型包括对抗学习模块、对比学习模块、图卷积神经网络模块以及输出模块；对抗学习模块用于根据获取的土地遥感多光谱场景的源域数据以及目标域数据，生成相似目标域数据和相似源域数据；对比学习模块用于处理源域数据、目标域数据、相似目标域数据和相似源域数据，获得源域光谱特征和目标域光谱特征；图卷积神经网络模块用于处理源域光谱特征和目标域光谱特征，得到土地覆盖分类信息；输出模块用于解码土地覆盖分类信息，得到土地覆盖分类结果。通过对抗学习模块、对比学习模块和图卷积神经网络模块的联合作用下，可以输出准确的土地覆盖分类结果。
一种深度学习模型土地覆盖分类方法装置

[发明专利]基于多尺度和级联的神经网络遥感影像语义分割方法-CN202310530344.2在审
发明人： 李显巨;周引;李天屹;陈伟涛;唐厂;冯如意;王力哲;陈刚 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-05-12 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G06V10/26 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，提供一种基于多尺度和级联的神经网络遥感影像语义分割方法，包括：获取待处理遥感影像；将待处理遥感影像输入构建好的语义分割网络，输出语义分割结果；语义分割网络包括编码网络、特征增强模块、解码网络、语义分割模块；其中，编码网络包括卷积块和多个多尺度特征提取模块；特征增强模块包括多个信道激活模块；解码网络为多个卷积块、多个反卷积块以及多个跨层特征选择模块通过多重级联方式构成；语义分割模块包括多尺度物体引导模块和语义分割头。本发明的语义分割网络获取特征中具有代表性和区分度的特征，采用级联方式的解码网络对特征逐层解码，增强解码网络的语义理解能力，提高了遥感影像语义分割的精确度。
基于尺度级联神经网络遥感影像语义分割方法

[发明专利]基于高光谱图像的物体检测方法、装置、系统及存储介质-CN202310886314.5在审
发明人：唐厂;何潇;郑晓;李显巨;孙琨;许江峰 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-07-19 - 公布日： 2023-08-18 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明提供一种基于高光谱图像的物体检测方法、装置、系统及存储介质，涉及图像处理技术领域，包括：该方法应用于基于高光谱图像的物体检测系统，包括信息处理模型和检测模型，该方法包括：获取高光谱图像进行预处理，得到光谱信息和空间信息；利用训练好的信息处理模型，进行特征提取，得到光谱特征和空间特征，将光谱特征和空间特征融合，得到共识信息，并根据上述特征得到多个空间聚合特征和多个光谱聚合特征；利用训练好的检测模型，将多个空间聚合特征和多个光谱聚合特征融合，得到检测结果。本发明的有益效果：对空间特征和光谱特征进行提取，并处理得到共识信息和对应的聚合特征，增加高光谱图像信息利用率，进而提高物体检测效率。
基于光谱图像物体检测方法装置系统存储介质

[发明专利]一种地物分类方法及系统-CN202310322892.6有效
发明人：韩旭;李显巨;周业梅;黄晓翔;曹君;张阳阳;张菊;黄丙利 -专利权人：武汉城市职业学院
申请日： 2023-03-30 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明提供了一种地物分类方法及系统，涉及图像处理技术领域，基于获取的指定区域的多光谱遥感图像和DEM数据构建样本数据集；提取样本数据集中的浅层多模态的像元特征，并堆叠像元特征，获取堆叠结果；利用图卷积神经网络和残差网络分别对堆叠结果进行分析，分别获得光谱空间深度特征和地形深度特征并进行融合，获得融合深度特征；将融合深度特征输入到分类器中，获得分类器输出的指定区域的地物标签。通过获得融合深度特征，能够利用数据中深层次的多样的地物特征，更能代表地物，分类器能够更加准确的识别地物，并对地物进行精细分类，有利于提高对复杂地形区域土地覆盖精细分类的精度。
一种地物分类方法系统

[发明专利]一种小尺度短周期的滩涂精细建模方法-CN202310553768.0有效
发明人：彭建怡;陈刚;孙启良;李显巨;欧阳桂崇;陈继发;李宏杰;彭禹杰;齐济 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-05-17 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T17/05 文献下载
摘要：本发明提供了一种小尺度短周期的滩涂精细建模方法，涉及图像处理技术领域，包括：对第一多源训练数据集中的每组第一训练数据，采用多种第一融合分割算法进行融合分割，得到各第一融合分割算法对应的融合分割结果，将所得的融合分割结果融合，得到最终分割结果，基于最终分割结果与对应的标签数据计算损失函数，反向训练各第一融合分割算法的参数；基于训练好的所有第一融合分割算法的输出对DEM基础模型进行插值细化，得到精细DEM模型；基于第二多源训练数据集对第二融合分割算法进行训练，基于训练好的第二融合分割算法的输出对精细DEM模型进行插值细化，得到周期性DEM模型。本发明可生成带地质特征和时间特征及与时间强相关的DEM模型。
一种尺度周期滩涂精细建模方法

[发明专利]遥感影像分割模型构建方法、装置及遥感影像解译方法-CN202310414490.9在审
发明人： 李显巨;李子豪;陈伟涛;冯如意;唐厂;王力哲;陈刚;管仁祥;宋楚嘉;金圣杰 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提供了遥感影像分割模型构建方法、装置及遥感影像解译方法，涉及图像处理领域，遥感影像分割模型构建方法包括：获取原始多光谱影像，并对原始多光谱影像进行超像素分割，以得到超像素分割结果；对所述超像素分割结果进行特征提取，以得到初始超像素特征和初始超像素标签；获取类别共现矩阵；根据超像素分割结果构建拓扑图，并将类别共现矩阵融合到拓扑图中以得到初始拓扑图；根据超像素分割结果构建初始特征图，并根据初始特征图、初始超像素特征、初始拓扑图和初始超像素标签对原始分割模型进行训练及调优得到遥感影像分割模型。解决了在利用多光谱遥感图像对土地覆盖进行分类时因忽略不同局部区域的长程空间关系，导致边界信息丢失问题。
遥感影像分割模型构建方法装置解译

[发明专利]基于多视图空谱联合的高光谱图像子空间聚类方法-CN202310313453.9在审
发明人： 李显巨;管仁祥;陈伟涛;唐厂;王力哲;陈刚 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-03-28 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/762 文献下载
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，提供了一种基于多视图空谱联合的高光谱图像子空间聚类方法，包括：获取高光谱图像，对所述高光谱图像进行预处理获得空谱样本；提取所述空谱样本的纹理特征和空谱特征；分别根据所述纹理特征和所述空谱特征确定对应的纹理图和空谱图；将所述纹理图和所述空谱图输入构建好的多视图图卷积子空间聚类网络，输出所述高光谱图像的聚类结果，所述多视图图卷积子空间聚类网络包括双分支自表达模块、注意力融合模块和谱聚类模块。本发明提出的多视图图卷积子空间聚类网络，以注意力融合的方式并基于纹理信息和空谱信息，提高了高光谱图像的聚类精度，降低了计算复杂度。
基于视图联合光谱图像空间方法

[发明专利]一种矿区土地覆盖分类模型建立及分类方法-CN202310379614.4有效
发明人： 李显巨;张迪雅;冷佳珂;陈伟涛;唐厂;王力哲;陈刚 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本发明公开了一种矿区土地覆盖分类模型建立及分类方法，所述分类模型建立方法包括：获取研究区的历史遥感图像数据，根据所述研究区的历史遥感图像数据确定对应的多光谱影像和地形数据；基于所述多光谱影像确定浅层光谱‑空间特征以及不同尺寸多光谱影像；基于所述地形数据确定最优尺寸地形数据影像；根据所述浅层光谱‑空间特征、所述不同尺寸多光谱影像以及所述最优尺寸地形数据影像训练初始模型，以构建矿区土地覆盖分类模型。本发明提高了露天采矿区土地覆盖分类的精确度。
一种矿区土地覆盖分类模型建立方法

[发明专利]矿区语义分割模型构建方法、装置及矿区语义分割方法-CN202310166348.7有效
发明人： 李显巨;陈伟涛;唐厂;王力哲;陈刚 -专利权人：中国地质大学（武汉）
申请日： 2023-02-27 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明提供了矿区语义分割模型构建方法、装置及矿区语义分割方法，涉及矿区地物遥感分类领域，方法包括：获取原始矿区影像数据；对原始矿区影像数据进行预处理，得到原始矿区多光谱数据和原始矿区数字高程模型数据；对原始矿区多光谱数据和原始矿区数字高程模型数据进行分类体系构建，得到匹配的原始矿区地物分类标记数据；通过原始矿区多光谱数据、原始矿区数字高程模型数据和原始矿区地物分类标记数据对预设的原始HRNet模型进行训练和参数调优，得到基于HRNet的矿区语义分割模型。解决了现有基于语义分割方法的矿区分类精度低的问题。
矿区语义分割模型构建方法装置

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