0571-81111602

更新时间:2026-08-15 00:03:09

已登记

详细信息

  • 知识产权名称

    南浔区堆土区遥感监测识别数据

  • 登记编号

    DIP2025000024717

  • 申请人

    浙江国遥地理信息技术有限公司

  • 登记类型

    首次登记

  • 登记有效期

    3年

  • 申请时间

    2025-10-10 14:34:13

详细信息

  • 所属行业

    信息传输、软件和信息技术服务业

  • 交易状态

    待交易

  • 数据规模

    506

  • 更新频次

    每季度更新

  • 应用场景

    用于实现对南浔区堆土区遥感监测中问题点位的高效精准识别,主要识别内容为治气场景中的堆土区。算法通过问题点位在影像中的相对位置,自动计算出现问题的实地坐标,便于确定需要进行实地处理的位置。并且自动识别点位问题类型,精准发现堆土区管理缺失等问题,为后续的人员管理与问题派发提供方便,有利于网格员及时掌握自己管理区域的情况。解决了网格员在传统人工巡查中难以发现问题,容易忽略问题,巡查范围太大,隐蔽地段、偏远地区与恶劣环境中不易巡查等问题。将系统识别出的问题点位派发给网格员,使网格员有依据、有目标的实地确认,极大的提高了发现问题的效率,节约人员时间与人工成本,避免网格员出现无效的巡查。

  • 算法规则简要说明

    基于无人机航拍采集的堆土区遥感影像数据,通过YOLO算法进行实时目标检测。首先将单元神经网络应用于2025年3月的遥感影像,将图像分割成19x19的单元格,每个单元神经网络负责预测K个单元格。预测每个区域的概率,所有单元格上具有最大概率的类被选择并分配给特定的网格单元,生成预测点坐标(x,y),坐标系为CGCS2000,坐标为东经、北纬。 在预测类概率后,进行NMS运算,来消除不必要的锚点。算法识别下一个最高类别概率的边界框,并进行相同的运算过程,直到剩下所有不同的边界框。算法输出所需的要素,并显示各个类的边界框的细节。 抽取部分样本进行识别准确度验证,小于0.6视为识别错误,显示为FALSE;一般样本的识别准确度在0.8至1之间,大于或等于0.6视为识别正确,显示为TRUE。通过判断结果正确或错误来纳入或排除数据,将识别正确的点位判定为堆土区类别。最后将纳入的点位坐标、问题类型等信息自动上传至堆土区智能监管平台,获得堆土区遥感监测识别数据。

  • 更新频次

    每季度更新

  • 存证平台

    浙江省知识产权区块链公共存证平台

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