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基于多级Transformer网络的6G卫星图像滑坡检测方法
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发明专利
专利类型 -
已下证
专利状态 -
2022114384567
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2022114384567 | 专利名称 | 基于多级Transformer网络的6G卫星图像滑坡检测方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06V20/13(2022.01),G06V10/77(2022.01),G06V10/82(2022.01),G06V10/764(2022.01),G06N3/0464(2023.01),G06N3/0455(2023.01),G06N3/084(2023.01),G06N3/088(2023.01) |
| 申请人 | Harbin University of Science and Technology | 申请地址 | 150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号哈尔滨理工大学西区 |
| 发明人 | 席亮;何东;孟祥龙 | 申请日期 | 2022-11-16 |
| 下证状态 | 已下证 | 更新时间 | 2026-09-19 17:17:27 |
| 专利摘要 | 本发明提出一种基于多级Transformer网络的卫星滑坡图像检测方法，属于图像异常检测领域。针对现有的仅利用卷积神经网络进行图像特征提取和特征重构来进行滑坡检测，本发明采用预训练特征提取网络和无监督多级Transformer自动编码器进行滑坡检测。首先从预训练网络中提取多尺度特征，然后使用具有U形的自编码Transformer网络重构图像特征，通过多级Transformer编码器和解码器对特征的融合和重构，可以同时获取粗粒度的低级像素特征和细粒度的全局语义特征。将所提出的方法应用于卫星捕获的毕节滑坡数据集，实验结果表明，与原始CNN模型相比，本发明可以提高检测精度，有效区分滑坡和非滑坡图像数据。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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