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申请/专利权人：珠海欧比特宇航科技股份有限公司;广东欧比特人工智能研究院有限公司
申请日：2020-03-27
公开（公告）日：2024-05-31
公开（公告）号：CN111460965B
主分类号：G06V20/17
分类号：G06V20/17;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/084
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.05.31#授权;2020.08.21#实质审查的生效;2020.07.28#公开
摘要：本发明涉及一种基于无人机影像的涝渍区智能分析系统，包括预处理模块、模型生成模块、分析模块。一种基于无人机影像的涝渍区智能分析方法，包括S1、读取待处理影像数据并对其进行预处理进而生成样本数据集；S2、构建深度卷积模型进而使用样本数据集对已构建模型进行训练直至生成待用卷积模型；S3、通过调用所述待用卷积模型分析待识别影像数据进而获取涝渍信息。本发明提高了对无人机影像中农田涝渍区分析的能力，能够客观且快速地监测农田涝渍灾害发生范围和受灾程度，从而定量评估涝渍灾害造成的损失，为灾后补救提供技术支撑。
主权项：1.一种基于无人机影像的涝渍区智能分析系统，其特征在于，包括以下模块：预处理模块，用于读取待处理影像数据并对其进行预处理进而生成样本数据集；模型生成模块，包括：构建单元，用于构建深度卷积模型；第一输入单元，用于调用所述样本数据集中的影像数据并将其输入至已构建的深度卷积模型；损失值计算单元，用于通过卷积网络计算已输入的影像数据获取预测标签，将预测标签与所述样本数据集中已标记的样本标签进行计算，获取预测损失值；参数更新单元，用于调用所述预测损失值并将其反向输入至卷积网络中，进而更新深度卷积模型的运算参数；执行单元，用于获取待用卷积模型；以及分析模块，包括第二输入单元，用于调用所述待用卷积模型并将待识别影像数据输入其中；运算单元，用于计算所述待识别影像数据进而生成所述待识别影像数据的矢量数据；标记单元，用于向所述矢量数据添加坐标信息；分析单元，用于分析已添加坐标信息的矢量数据进而生成涝渍信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 珠海欧比特宇航科技股份有限公司;广东欧比特人工智能研究院有限公司 一种基于无人机影像的涝渍区智能分析系统及其方法
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