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公开(公告)号：CN117593529B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410077425.6
申请日：2024-01-19
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
IPC: G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Sen‑UNet的松材线虫病死木高光谱影像分割方法，涉及林业病虫害监测技术领域，所述方法包括以下步骤：S10，通过在直升飞机上搭载高光谱仪器对林区进行高光谱影像采集；S20，对采集的高光谱影像进行预处理，以降低噪声对高光谱影像的影响；S30，对预处理后的高光谱影像进行专家标注，构建数据集；S40，搭建Sen‑UNet模型，确定超参数学习策略；S50，使用数据集对Sen‑UNet模型进行迭代训练，并结合损失函数和评价指标获取最终模型；S60，对新数据进行模型推导，并以mask文件的形式输出分割结果；S70，对mask文件进行shp文件转化。本发明的有益效果：既节约了人工、时间成本，又提高了图像分割的精确度和覆盖程度。
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公开(公告)号：CN117523567B
公开(公告)日：2024-08-09
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：CN117994667A
公开(公告)日：2024-05-07
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：CN117710828A
公开(公告)日：2024-03-15
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：CN117437290B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311756971.4
申请日：2023-12-20
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多传感器融合的自然保护区无人机三维空间定位方法，包括训练一高分辨率的深度图获取模型；在无人机上搭载相机、激光雷达、IMU，分别用于采集自然保护区的彩色图像、点云数据、IMU数据；初始化；无人机起飞，在每个更新时刻更新一次点云数据，与上一时刻的点云数据配准得到无人机位姿。本发明用图像数据、点云数据和高分辨率的深度图获取模型提升点云数据的分辨率，并结合无人机飞控对无人机的预估位姿、IMU对无人机的预估位姿得到一预估位姿，用于点云配准。不仅能提升无人机在三维空间中定位精度、还能提升算法效率，减少计算资源占用，尤其适用于彩色图像颜色分布接近，局部特征不明显、区分度不高、纹理分布均匀
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117437290A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311756971.4
申请日：2023-12-20
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多传感器融合的自然保护区无人机三维空间定位方法，包括训练一高分辨率的深度图获取模型；在无人机上搭载相机、激光雷达、IMU，分别用于采集自然保护区的彩色图像、点云数据、IMU数据；初始化；无人机起飞，在每个更新时刻更新一次点云数据，与上一时刻的点云数据配准得到无人机位姿。本发明用图像数据、点云数据和高分辨率的深度图获取模型提升点云数据的分辨率，并结合无人机飞控对无人机的预估位姿、IMU对无人机的预估位姿得到一预估位姿，用于点云配准。不仅能提升无人机在三维空间中定位精度、还能提升算法效率，减少计算资源占用，尤其适用于彩色图像颜色分布接近，局部特征不明显、区分度不高、纹理分布均匀的场景。
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公开(公告)号：CN116681839A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310962519.7
申请日：2023-08-02
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进NeRF的实景三维目标重建与单体化方法，涉及三维建模技术领域；该方法包括以下步骤：S10、获取场景内的多张二维图像；S20、采用SAM全分割模型，对二维图像进行层次性分割；S30、将分割后的对象输入孪生神经网络中完成对象图像的配对；S40、根据图片特征相似度与位姿重叠关系，进行图片优选；S50、以NeRF神经网络作为基础模型，构建基于改进NeRF的实景三维目标重建模型Sen‑NeRF，将获取目标对象的不同角度的分割图件作为标签，结合原始图像的基本信息，通过实景三维目标重建模型Sen‑NeRF进行渲染；S60、截取mesh模型场景目标，完成实景三维目标重建模型Sen‑NeRF的单体化；本发明的有益效果是：能显著提高了NeRF网络的建模精度，实现了三维目标分割。
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公开(公告)号：CN116258967A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310511235.6
申请日：2023-05-09
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
IPC: G06V20/10 , G06V20/64 , G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于改进SNUNet‑CD的城市违建变化检测方法，涉及电子信息技术领域；该方法包括以下的步骤：S10、采集两期的区域点云数据和倾斜摄影数据，生成彩色点云数据；S20、将彩色点云数据重新排列数据结构，形成三维合成数据；S30、生成若干数据块作为数据集；S40、以SNUNet‑CD作为基础模型，构建出适用于城市违法建筑检测场景的变化检测算法模型；S50、将经过处理的两期三维合成数据按照步骤S30中图像切割顺序进行切割，生成若干带序号的数据对，生成城市建筑物变化检测成果；S60、显示出建筑物增减变化情况；本发明的有益效果是：能够基于正射影像和点云数据对城市区域进行建筑违法行为检测。
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公开(公告)号：CN116205474A
公开(公告)日：2023-06-02
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：CN114267384A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111480852.1
申请日：2021-12-06
Applicant: 深圳市森歌数据技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种数智城市CIM基础平台用数据储存装置，包括：安装柜；吊杆，所述安装柜内壁顶部四角均固定连接有吊杆；安装板，所述吊杆的外侧等距固定连接有安装板，所述安装板的顶部放置有数据存储服务器本体；降温机构，所述安装柜的顶部设有降温机构，所述降温机构用于对数据存储服务器本体进行散热降温。本发明的有益效果是：通过降温机构便于更好的从数据存储服务器本体的侧面吹出低温空气对其进行高效率降温，防止其运行时温度过高影响运行性能，提升了数据存储服务器本体的使用寿命，通过集尘组件便于更好的对安装柜内的灰尘进行收集，防止灰尘随着气流扬起侵入至数据存储服务器本体内部，从而对其进行保护。
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