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[发明专利]基于深度学习的铁路廊道沿线地热异常区预测方法-CN202310901926.7有效
发明人：陈喆;周仲礼;郭华东;余正波;刘斌;柳炳利;常睿春;邢舒雯;张雪琦;雷湘琦;何子琼 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了基于深度学习的铁路廊道沿线地热异常区预测方法，包括：将待预测区域的温泉点作为地热样本点构建地热样本数据集；将地表温度、断层密度、地层组合熵、地震动峰值加速度、航磁异常、莫霍面深度、大地热流值及河流密度作为预测影响因子；构建地热异常区预测模型，其中，地热异常区预测模型采用融合位置信息的卷积神经网络实现；将地热样本数据集的地热样本点输入地热异常区预测模型，获得地热异常区预测结果。本发明提供了一种基于融合位置信息的卷积神经网络的地热异常区预测模型，在原有的样本信息提取功能的基础上，引入了一个新的空间坐标注意力，提升融合位置信息的卷积神经网络的空间位置信息感知能力，能提升预测的精准度。
基于深度学习铁路廊道沿线地热异常预测方法

[发明专利]基于自注意力模型和卷积神经网络的道路信息提取方法-CN202310244138.5在审
发明人：陈喆;周仲礼;余正波;季青云;徐可;柳炳利;常睿春;魏友华;雷湘琦;何子琼;邢舒雯 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2023-03-14 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于自注意力模型和卷积神经网络的道路信息提取方法，包括以下步骤：步骤S1、选取遥感道路数据作为原始数据，并对原始数据进行预处理；步骤S2、采用道路分割模型的编码器对原始数据图像进行图像空间分辨率压缩和特征提取；步骤S3、基于道路分割模型的解码器生成像素连通性结构预测结果和道路分割结果；步骤S4、基于像素连通性结构预测结果反向推导得到与输入图像等分辨率的输出结果，并联合道路分割结果得到最终输出。本发明采用自注意力模型结构提取全局信息改善道路分割的支离破碎问题，采用卷积神经网络结构提取局部信息完善对道路边缘的分割效果，并能提升道路分割的连通性。
基于注意力模型卷积神经网络道路信息提取方法

[发明专利]基于SAH-Unet的高分辨率遥感影像不透水面提取方法-CN202310107615.3在审
发明人： 常睿春;侯栋;陈喆 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2023-02-13 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了基于SAH‑Unet的高分辨率遥感影像不透水面提取方法，包括：S1、获取目标区域高分辨率遥感影像和对应的OSM数据，对高分辨率遥感影像进行标注得到不透水面标签图像；S2、数据预处理得到不透水面样本数据集；S3、构建用于高分辨率遥感影像特征提取的SAH‑Unet模型；S4、将步骤S2得到的目标区域不透水面样本数据集作为网络输入，通过最小化损失函数，利用神经网络优化器对SAH‑Unet模型参数进行迭代优化；S5、将待识别不透水面的目标高分辨率遥感影像输入SAH‑Unet模型中，提取影像融合特征并进行逐像素的地物类别预测，得到地物类别为不透水面的区域。本发明通过构建SAH‑Unet模型，能提升提取不透水面信息精度。
基于 sah unet 高分辨率遥感影像不透水面提取方法

[发明专利]基于航空高光谱的土地质量监测方法-CN201910717696.2有效
发明人： 常睿春;王建华;郭科;李一平 -专利权人：北京绿土科技有限公司;成都理工大学
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了基于航空高光谱的土地质量监测方法，包括以下步骤：步骤1、采集土地质量监测区的航空高光谱数据，并野外采集土地质量监测区的样品进行重金属元素含量分析；步骤2、对航空高光谱数据进行预处理；步骤3、重建航空高光谱数据光谱消除各种大气成分造成的地物光谱的辐射畸变；步骤4、提取航空高光谱遥感数据中采样点航空高光谱图像光谱；步骤5、光谱变换及相关系数分析，获得其含量与土壤光谱参量之间的相关系数，找出特征光谱的敏感波段；步骤6、建立航空高光谱数据反演土地质量监测模型，得到监测的土壤养分及金属元素含量数据。本发明应用时可准确地获得大范围的土地基础数据，能减少工作量，缩短土地质量监测周期，降低成本。
基于航空光谱土地质量监测方法

[发明专利]一种基于光谱的土壤健康调查监测方法-CN202111121681.3在审
发明人：李志忠;汪大明;王建华;孙萍萍;戴慧敏;常睿春;周萍;帅琴;韩海辉 -专利权人：中国地质调查局西安地质调查中心（西北地质科技创新中心）
申请日： 2021-09-24 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开一种基于光谱的土壤健康调查监测方法，包括：S1、研究区土样采集及野外光谱测量；S2、光谱数据处理及化学分析测试；S3、航空高光谱遥感数据获取及预处理；S4、土壤健康参数与光谱特征信息提取；S5、土壤健康参数遥感反演模型构建；S6、航空高光谱数据土壤健康参数填图；S7、土壤健康评价。本发明的优点和功效在于：利用高光谱遥感数据反演土壤健康参数，监测范围广，监测速度块，能快速的实现大面积土壤健康调查与动态监测。利用高光谱遥感数据反演土壤健康参数，克服了传统通过采样化学分析难以反应区域土壤健康状况，空间插值结果难以获得精确土壤背景值，评价结果可靠性低等缺点，结果相对精确可靠。
一种基于光谱土壤健康调查监测方法

[实用新型]一种便携式多功能无线充电储能设备-CN202120019221.9有效
发明人：何雪梅;钟雯静;李婉婷;胡慧德;殷齐莉;魏友华;常睿春;刘朝元 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2021-01-06 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： F16M11/04 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种便携式多功能无线充电储能设备，包括外壳，外壳的顶部设有容纳槽，容纳槽内设有活动板和支撑组件，活动板和支撑组件均与容纳槽内壁铰接，并且活动板与支撑组件的间距能够调节，所述支撑组件的长度能够调节，当活动板处于倾斜状态时，支撑组件能够对活动板进行支撑，当活动板处于水平状态时，支撑组件能够对活动板的端部进行固定；所述活动板内设有无线充电移动电源，活动板的上表面还设有夹持组件和锁紧件，所述夹持组件，所述夹持组件包括夹持板、导向杆以及第二弹性件，所述导向杆位于活动板的一侧，第二弹性件套在导向杆上并且能够推动夹持板将手机固定在活动板上，所述锁紧件能够对夹持板进行固定。
一种便携式多功能无线充电设备

[实用新型]一种多功能智能座椅-CN202120018609.7有效
发明人：钟雯静;何雪梅;胡慧德;李婉婷;殷齐莉;常睿春;魏友华;刘朝元 -专利权人：成都理工大学
申请日： 2021-01-06 - 公布日： 2021-08-13 - 主分类号： A47C7/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种多功能智能座椅，包括座垫、椅背，所述座垫的底部设置有支脚，所述椅背与所述座垫固定连接，所述座垫的两侧均设置有扶手，还包括按摩组件，所述按摩组件安装于所扶手上，所述按摩组件能够沿所述扶手移动，用于调节所述按摩组件与椅背之间的距离。本申请通过将按摩组件设置在扶手上，通过按摩组件在扶手上移动调节按摩组件距离靠背的距离，使用时，使用者根据不同的工作习惯和使用状态移动按摩组件的位置，让按摩组件与身体接触，达到一边工作一边按摩的效果。
一种多功能智能座椅

[发明专利]基于TASI数据的土地表面温度反演方法-CN201910718397.0有效
发明人：王建华;常睿春 -专利权人：北京绿土科技有限公司;成都理工大学
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： G01J5/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于TASI数据的土地表面温度反演方法，包括依次进行的以下步骤：S1、获取研究区的TASI图像，并依次通过相对辐射校正和大气校正的方式对TASI数据进行预处理；S2、将温度与地表比辐射率分离；S3、基于地表比辐射率光谱曲线与大气上下行辐射曲线建立温度反演模型，并利用温度反演模型得到地表温度。本发明通过利用内在的波段之间的关系特性、内在的波段与土壤发射波谱特征之间关联区，提高了反演精度，进而能提高地表温度数值精度。
基于 tasi 数据土地表面温度反演方法

[发明专利]基于遥感反演的农作物生长状态监测方法-CN201910717679.9在审
发明人：王建华;常睿春 -专利权人：北京绿土科技有限公司;成都理工大学
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2019-11-01 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了基于遥感反演的农作物生长状态监测方法，包括以下步骤：获取待监测区的航空高光谱数据；计算蓝黄红三边各自的位置、斜率及面积的光谱参数；计算高光谱植被指数；测量水稻叶片叶绿素含量和叶面积，并将实测的叶绿素含量和叶面积与光谱参数和高光谱植被指数进行相关分析；基于学习的随机森林进行水稻叶绿素回归分析与建模；从高光谱光谱训练样本数据集中随机有放回地抽出s个光谱样本，从光谱特征变量数据集中随机地抽出t个变量，将抽出的s个样本和t个变量进行运算，形成一个单独的决策树；重复本步骤X次，构建出具有X棵树的随机森林模型；采用X棵树分别对新数据进行预测分类，综合最终投票结果获取预测结果。本发明用于农作物长势监测时，效率高，精度高。
高光谱农作物生长状态叶绿素光谱参数随机森林植被指数抽出反演监测遥感训练样本数据航空高光谱农作物长势叶片叶绿素变量数据测量水稻光谱特征光谱样本回归分析投票结果预测结果监测区决策树随机地新数据构建建模光谱实测运算样本水稻分类重复预测分析学习

[发明专利]基于地面高光谱的土壤有机质含量定量反演方法-CN201910718391.3在审
发明人： 常睿春;王建华;郭科;李一平 -专利权人：北京绿土科技有限公司;成都理工大学
申请日： 2019-08-05 - 公布日： 2019-10-25 - 主分类号： G01N21/25 文献下载
摘要：本发明公开了基于地面高光谱的土壤有机质含量定量反演方法，包括以下步骤：步骤1、采集土壤样品；步骤2、采用地物光谱仪采集土壤样品的高光谱数据，并采用平滑曲线方法进行去噪预处理；步骤3、对土壤样品的有机质含量进行化学测试分析，以获得对应土壤样本有机质含量数据；步骤4、将经过预处理的土壤高光谱曲线数据与化学测试分析后的土壤有机质化学分析数据进行相关性分析，选择相关性系数较大的前若干个反射率光谱作为特征光谱；步骤5、将高光谱数据中的特征光谱采用动态参数多元回归法得到土壤有机质拟合模型，用以拟合整个区域的土壤有机质含量。本发明应用时，能快速的分析土壤有机质含量，低成本，且能提升分析精度。
土壤有机质土壤样品预处理高光谱数据有机质含量化学测试特征光谱分析高光谱反演高光谱曲线数据采集化学分析数据地物光谱仪多元回归法反射率光谱动态参数拟合模型平滑曲线土壤样本整个区域低成本拟合去噪土壤应用

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