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[发明专利]一种基于多尺度池化的地理对象空间关系识别方法及系统-CN202110861261.2有效
发明人：崔巍;王锦;夏聪;赵慧琳;郝元洁;王梓溦;李解;吴伟杰 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-07-29 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多尺度池化的地理对象空间关系识别方法及系统，构建了地理对象空间关系识别网络，在提取地理对象节点的掩膜图后，对各个节点的掩膜分别进行多尺度的空间金字塔池化，然后将不同尺度的空间位置特征编码为一维向量并进行特征融合，接着将两两节点融合后的位置特征向量相减得到初始距离特征，然后输入第一个MLP模块得到节点之间的距离特征向量，再输入第二个MLP模块获得节点之间的空间金字塔距离，最后构建地理对象空间关系矩阵，可以快速为图神经网络提供可靠的输入，使图神经网络达到更优的分类效果。
一种基于尺度地理对象空间关系识别方法系统

[发明专利]基于动态过滤与多方向关注融合的灾后道路提取方法-CN202110681049.8有效
发明人：崔巍;赵慧琳;郝元洁;夏聪;王锦;李解;吴伟杰;王梓溦 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-06-18 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： G06V20/13 文献下载
摘要：本发明涉及遥感影像道路提取技术领域，具体涉及一种基于动态过滤与多方向关注融合的灾后道路提取方法。包括采集研究区域的遥感影像数据；将遥感影响数据输入至预先训练得到的DCCA网络模型中；输出提取结果；其中，DCCA网络模型的预先训练过程包括：采集研究区域的遥感影像数据；对遥感影像数据进行处理，得到包含影像与标注图像的数据集；通过CCA网络模型和RCCA网络模型对影像特征进行方向信息关注，并各自输出方向关注信息energy和网络提取结果output；利用数据集分别对CCA网络模型和RCCA网络模型进行训练；基于CCA网络模型和RCCA网络模型对影像特征各自输出的方向关注信息energy、网络提取结果output，对CCA网络模型和RCCA网络模型进行融合，得到DCCA网络模型。
基于动态过滤多方关注融合道路提取方法

[发明专利]一种基于聚焦权重矩阵与变尺度语义分割神经网络的遥感对象解译方法-CN201910660740.0有效
发明人：崔巍;何新;姚勐;王梓溦;郝元洁;穆力玮;马力;陈先锋;史燕娟;胡颖;申雪皎 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2019-07-22 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06V20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于聚焦权重矩阵与变尺度语义分割神经网络的遥感对象解译方法，包括如下步骤：数据获取和数据预处理；专题图制作；样本切割；多空间尺度遥感影像标注策略设计；制作样本集的标注；构建多尺度遥感影像语义解译模型；选取训练集与验证集；设定训练参数；模型训练；基于聚焦权重矩阵的遥感对象识别算法设计以及变尺度遥感影像语义解译模型的效果验证分析。本发明通过构建LSTM，得到的语义描述中名词和语义分割得到的对象掩模图之间的联系，将语义描述中的空间关系转移到对象掩模图之间，从而实现遥感对象的变尺度语义分割以及空间关系的端到端识别，引导遥感应用领域的影像分类和识别工作向更高的台阶迈步。
一种基于聚焦权重矩阵尺度语义分割神经网络遥感对象解译方法

[发明专利]基于动态自注意力Transformer的面向对象土地利用信息解译方法-CN202110810082.6在审
发明人：崔巍;夏聪;王锦;郝元洁;李解;吴伟杰;王梓溦 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2021-07-18 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于动态自注意力Transformer的面向对象土地利用信息解译方法，包括如下步骤：数据获取；数据预处理；建立分类体系；对象掩码制作；人工标注；样本制作；数据集切分；构建网络模型；超参数设置；数据增强；模型训练；验证分析。本发明的目的是提供一种面向对象的地震灾后土地利用信息解译的方法，设计出了基于动态自注意力机制的视觉Transformer，可在减少Transformer计算复杂度的同时充分利用其优异的全局感知能力，负责扩大感受野、建立上下文依赖和全局建模，以实现高分遥感影像的土地利用信息的解译。
基于动态注意力 transformer 面向对象土地利用信息解译方法

[发明专利]基于强化学习的遥感影像的语义标注方法-CN201910491117.7有效
发明人：崔巍;姚勐;何新;王梓溦;郝元洁;赵慧琳;杨卓琳;陈先锋;殷子健;汤敏 -专利权人：武汉理工大学
申请日： 2019-06-06 - 公布日： 2020-12-01 - 主分类号： G06F16/55 文献下载
摘要：本发明提供一种基于强化学习的遥感影像语义标注方法，包括如下几个步骤：数据获取；数据预处理；切割影像数据；制作样本集标注；构建强化学习网络模型；设置训练参数；选取训练集、验证集；使用训练集训练视觉语义嵌入网络；使用训练集训练value网络；使用训练集训练policy网络；使用训练集联合训练policy、value网络；使用验证集进一步优化网络参数；验证模型效果。本发明的目的就是将计算机视觉领域与遥感领域相结合，以强化学习的理念为基础对传统的VGG接GRU模型进行改进，进而解决传统方法的大样本量、训练周期长的问题，同时利用强化学习中实时反馈的机制可以减少目前遥感中难以解决的“同物异谱”、“异物同谱”问题对精度的影响。
基于强化学习遥感影像语义标注方法

[实用新型]一种双层瓶盖-CN201620361958.8有效
发明人： 王梓溦;吴猗青;王瑶;杨佳慧;孙庆喜 -专利权人： 王梓溦;吴猗青;王瑶;杨佳慧;孙庆喜
申请日： 2016-04-26 - 公布日： 2016-08-31 - 主分类号： B65D51/28 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种双层瓶盖,包括上瓶盖、刀片、拉环、下瓶盖和铝箔隔膜，所述上瓶盖内设有刀片，所述上瓶盖的底部内侧设有内螺纹，所述上瓶盖的下端设有拉环，所述下瓶盖设在上瓶盖的下端，所述下瓶盖的中部外端设有外螺纹，且其底部内侧设有内螺纹，所述下瓶盖的外螺纹和内螺纹之间设粘结有一层铝箔隔膜；该双层瓶盖，具有较好的密封性和安全性而且不会出现物料残留现象，提高了产品本身的安全性，密封性好且使用性广泛。
一种双层瓶盖

[实用新型]可拆卸式吸盘水杯-CN201220703597.2有效
发明人： 王梓溦 -专利权人： 王梓溦
申请日： 2012-12-19 - 公布日： 2013-07-31 - 主分类号： A47G19/22 文献下载
摘要：一种可拆卸式吸盘水杯，包括：一种杯子的杯体(1)，杯盖(2)，方便拿手的杯柄(3)，其特征在于上述的杯体(1)的底部连接有一个吸盘(4)，吸盘(4)通过螺旋结构与杯体底部连接，可以拆下。优点是：采用这种结构的可拆卸式吸盘水杯，将杯子放在一旁晾开水的时候，就不担心会无意将杯子碰倒而烫伤自己或他人，减少意外事故的发生。
可拆卸吸盘水杯