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公开(公告)号：CN117523567A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202410021484.1
申请日：2024-01-08
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
IPC: G06V20/70 , G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开一种松林变色异木区域的标注框的矫正方法、装置及存储介质，涉及图像处理技术领域。方法包括将标注松林变色异木区域标注框的原始图像输入变色异木区域检测模型，得到松林变色异木区域的第一预测框和第二预测框；基于第一预测框和第二预测框进行松林变色异木区域的标注框矫正，得到松林变色异木区域的优化框；其中，变色异木区域检测模型包括第一检测网络和第二检测网络，第一检测网络用于对原始图像进行松林变色异木区域检测，得到第一预测框，第二检测网络用于对原始图像进行松林变色异木区域检测，得到第二预测框。本发明公开的方法、装置及存储介质可准确的对松林变色异木区域的标注框进行矫正，确保训练的检测模型的检测精度。
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公开(公告)号：CN116310463B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310594028.1
申请日：2023-05-25
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
IPC: G06F30/27 , G06V10/762
Abstract: 本发明提供了一种无监督学习的遥感目标分类方法，涉及遥感图像处理技术领域，该方法包括：S1、通过ResNet模型对无标注的遥感目标进行特征提取，生成训练数据；S2、使用聚类算法对训练数据中的所有遥感目标进行粗分类，根据聚类结果，给所有无标注的遥感目标图像一个初始标注，生成初始标注集Y0；S3、为形成的特征簇分别计算一个特征中心；S4、基于特征中心为所有遥感目标图像生成初始权重集P0；S5、通过预训练模型对初始标注集Y0和初始权重集P0进行第一次训练；S6、对标注进行迭代更新;对权重进行迭代更新；S7、重复迭代更新，直至标注集的变化小于阈值时，则停止训练，遥感目标的分类完成。
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公开(公告)号：CN116518979A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310753675.2
申请日：2023-06-26
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
IPC: G01C21/20
Abstract: 本发明属于无人机路径规划技术领域，其目的在于提供一种无人机路径规划方法、系统、电子设备及介质。本发明可有效改善林业低空遥感无人机路径动态规划过程中效率低下，精度不高，不能有效地找到全局最优解等问题，利于提高无人机路径规划过程中的计算效率及准确率。具体地，本发明通过基于全局代理模型和局部代理模型替代路径优化过程中的目标函数和约束函数，利于加快计算速度和计算效率；通过建立双启发式种群，即全局启发式种群和局部启发式种群，形成了分级探索策略，利于提高全局最优解的获取概率；此外，本发明还通过构建局部搜索空间，利于提高全局最优解的求解精度。
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公开(公告)号：CN116399352A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310377786.8
申请日：2023-04-06
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智慧无人停车场AGV的路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，本发明在进行任一AGV的路径规划时，考虑到了其余AGV的初始位置，以及其上一个AGV所经过的路径节点，从而将前述初始位置和上一个AGV所经过的路径节点视作为障碍物节点，以在本次路径规划的节点中予以去除；如此，即可在路径规划时，避免多个AGV在同一时间运动至同一路径节点；基于此，本发明能够处理停车场的多个AGV的协同路径规划，从而避免了多个AGV的碰撞冲突，可完成多个AGV的同时调度，进而实现多辆车辆的同时停靠，由此，提高了停靠效率，适用于在AGV停车领域的大规模应用与推广。
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公开(公告)号：CN116310463A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310594028.1
申请日：2023-05-25
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
IPC: G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供了一种无监督学习的遥感目标分类方法，涉及遥感图像处理技术领域，该方法包括：S1、通过ResNet模型对无标注的遥感目标进行特征提取，生成训练数据；S2、使用聚类算法对训练数据中的所有遥感目标进行粗分类，根据聚类结果，给所有无标注的遥感目标图像一个初始标注，生成初始标注集Y0；S3、为形成的特征簇分别计算一个特征中心；S4、基于特征中心为所有遥感目标图像生成初始权重集P0；S5、通过预训练模型对初始标注集Y0和初始权重集P0进行第一次训练；S6、对标注进行迭代更新;对权重进行迭代更新；S7、重复迭代更新，直至标注集的变化小于阈值时，则停止训练，遥感目标的分类完成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117994667B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410398666.0
申请日：2024-04-03
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型融合的遥感影像重点关注区域精确识别方法，属于图像识别技术领域，包括用遥感数据集对三种图像分类网络进行分类训练，得到三种分类模型，对每个分类模型的输出用Grad‑CAM算法生成热力图，对模型进行融合，生成优化Lasso回归模型，用优化Lasso回归模型融合训练样本的热力图得到加权热力图，再归一化处理得到归一化图，将归一化图映射到原图生成重点关注区域。本发明不仅能提高分类的准确性，而且作为弱监督学习，仅通过分类就解决了精确定位问题，极大简化了数据准备工作、提高了处理效率，实现了遥感图像复杂场景分类的高准确性与高可解释性的双重目标。
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公开(公告)号：CN117710828B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410170679.2
申请日：2024-02-06
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司 , 广东省林业调查规划院
IPC: G06V20/10 , G06V20/70 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种半监督的自然保护地遥感影像场景识别方法，包括S1，构造数据集D，包括监督数据集DS和无监督数据集DU；选取一Resnet‑50，用于对输入的遥感影像进行特征提取并进行分类预测，输出其预测类别；设计监督数据损失LS、无监督数据损失LU和数据亲和损失LA；基于LS、LU、LA构造综合损失函数L，训练Resnet‑50得到场景识别模型；获取待识别遥感影像，输入场景识别模型中，输出其预测类别。本发明通过约束聚类和数据间亲和关系为神经网络学习中的无监督数据分配伪标签和学习权重，实现遥感影像的半监督场景识别，使场景识别模型在训练过程中无需依赖于大规模标签数据，节省标注时间。
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公开(公告)号：CN116399352B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202310377786.8
申请日：2023-04-06
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种智慧无人停车场AGV的路径规划方法、装置、电子设备及存储介质，本发明在进行任一AGV的路径规划时，考虑到了其余AGV的初始位置，以及其上一个AGV所经过的路径节点，从而将前述初始位置和上一个AGV所经过的路径节点视作为障碍物节点，以在本次路径规划的节点中予以去除；如此，即可在路径规划时，避免多个AGV在同一时间运动至同一路径节点；基于此，本发明能够处理停车场的多个AGV的协同路径规划，从而避免了多个AGV的碰撞冲突，可完成多个AGV的同时调度，进而实现多辆车辆的同时停靠，由此，提高了停靠效率，适用于在AGV停车领域的大规模应用与推广。
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公开(公告)号：CN116205474B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310501691.2
申请日：2023-05-06
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/30
Abstract: 本发明公开了一种停车场的AGV任务分配方法、装置、电子设备及存储介质，本发明通过输入停车场的AGV车辆集合以及任务列表，来输出对任务的调度分配策略，从而自动化地为多辆AGV分配不同的停车任务；其次，通过多次方案重组，来得到一组最优的任务分配方案，并同时构建了平衡停车场运营成本与停车效率的目标函数；而后，即可利用该目标函数，来计算出最优的一组任务分配方案中各个方案的方案匹配度，最后，即可将方案匹配度最高的任务分配方案，作为停车场的最优任务分配方案；由此，本发明不仅可同时实现多辆AGV的任务分配，且还在任务分配过程中平衡了停车运营成本和AGV的执行任务效率，如此，可在保证执行效率的基础上使停车场的调度成本最优。
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公开(公告)号：CN114222261B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210139753.5
申请日：2022-02-16
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
Abstract: 本申请提供一种应用更新控制方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机软件技术领域。方法包括获取当前的网络连接类型；网络连接类型为通过SIM卡联网时，获取剩余可用流量和剩余金额；若剩余可用流量小于应用程序的版本更新数据的数据量，基于剩余可用流量与版本更新数据的数据量，确定出下载版本更新数据的流量超限额，基于流量超限额和剩余金额生成第一提示信息；如果大于等于版本更新数据的数据量，且剩余可用流量与版本更新数据的数据量之差小于第一阈值，则基于剩余可用流量和版本更新数据的数据量生成第二提示信息。本申请提供的方法、装置、电子设备及存储介质可避免用户误选择更新应用而导致额外扣费甚至欠费而无法正常使用网络。
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