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公开(公告)号:CN119723364A
公开(公告)日:2025-03-28
申请号:CN202411751958.4
申请日:2024-12-02
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/13 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于yolov8模型的月球暗地幔沉积物识别方法及系统,其月球暗地幔沉积物识别模型在骨架网络模块输出特征图的过程中,引入多尺度特征提取模块,使得模型采用多尺度卷积神经网络来提取图像的特征,增强了模型的尺度适应性和非线性,提高了模型检测多尺度目标的性能。本发明结合暗地幔沉积物数据与深度学习算法,提升了对复杂地形和不同尺度沉积物的识别能力。同时,本发明具有更高的检测精度和速度,能够快速响应不同观测条件下的需求,为科学研究提供更为可靠的数据支持。本发明对暗地幔沉积物的检测,对于进行天文探索、矿产资源评估和揭示月球早期的火山活动历史和构造演化过程等都能提供重要的科学依据。
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公开(公告)号:CN119647067A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411609137.7
申请日:2024-11-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种月球轨道和天平动参数解算及预报方法及系统,方法包括:考虑基于后牛顿框架下的质点引力模型、月球图形和太阳系其他行星质点之间的相互作用、地球图形的影响,建立在广义相对论框架下的高精度的月球轨道动力学模型;考虑月球转动惯量和月球扭矩,建立双层月球天平动姿态动力学模型;在积分的初始条件满足预设精度时,采用自适应步长的积分器和带有时滞效应的自适应步长积分器分别对轨道参数和天平动参数进行预报,得到带有时间序列标签的轨道和天平动参数初始产品;在积分的初始条件不满足预设精度时,使用基于自动微分的非线性求解器对历史观测数据进行处理,得到初始条件中待估参数的最优解并重新进行预报。
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公开(公告)号:CN119538709A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411464258.7
申请日:2024-10-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/27 , G06T17/00 , G06N3/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供一种基于机器学习反演小行星重力场及内部结构的方法,在训练基于机器学习的行星深度神经重力场网络模型时,实际上是在根据外部观测信息推测小行星的内部密度分布,该过程又称为重力反演。使用基于深度学习的行星深度神经重力场模型进行重力反演,能够通过损失函数的方式进行多种形式的先验密度约束,进而减小重力反演优化的搜索空间,提高重力反演的稳定性和准确性。行星深度神经重力场模型能够整合多源重力观测数据处理,并且能够同时编码小行星的重力场模型、内部结构模型和三维形状模型。本发明将提高行星探测的科学价值和实用意义,为深空探测提供有益的理论支持和实践指导。
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