摘要
本发明涉及崩岗识别方法技术领域,具体地说,涉及基于坐标注意力机制的无人机影像崩岗智能识别方法。其包括无人机影像采集与预处理模块、CA‑Unet模型构建模块、坐标注意力计算模块和崩岗智能识别输出模块。该方法通过无人机采集高分辨率影像和激光雷达点云数据,经正射校正生成数字正射影像和数字高程模型,并构建深度学习数据集;在U‑Net模型中嵌入坐标注意力机制,通过水平和垂直方向的特征编码与动态加权,增强对崩岗长距离沟壑和陡峭边缘的识别能力,利用坐标注意力计算模块实现方向敏感的特征增强,最终输出崩岗边界矢量和形态参数。本发明突破了传统方法在空间依赖建模和边界提取方面的局限,实现了崩岗侵蚀地貌的精准识别与测绘。
技术关键词
智能识别方法
注意力机制
无人机影像采集
激光雷达点云数据
数字正射影像
数字高程模型
坐标
横向特征
语义分割模型
输出模块
多尺度特征金字塔
深度学习数据集
融合特征
生成高分辨率
编码
激光雷达系统
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多步预测方法
反演模型
非常规油气资源勘探开发技术
水力压裂
压力
产量预测方法
特征选择算法
注意力机制
算法模型
数据
双向长短期记忆
动作捕捉系统
长短期记忆神经网络
扩展卡尔曼滤波
组合定位方法
语义
序列
命名实体识别方法
关系
奇异值分解重构
脑电特征
交叉注意力机制
深度学习算法
模态特征
独立成分分析