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CN120708072A
针对城市固废的高精度填埋场遥感指数设计与识别方法
公开
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法律信息
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基本信息：
专利标题：
针对城市固废的高精度填埋场遥感指数设计与识别方法
申请号：
CN202511187054.8申请日：
2025-08-25公布(公告)号：
CN120708072A公布(公告)日：
2025-09-26申请人：
浙江大学
申请人地址：
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
专利权人：
浙江大学
当前专利权人：
浙江大学
当前专利权人地址：
浙江省杭州市西湖区余杭塘路866号
发明人：
钱江
, 康大为
, 张帅
, 辛江原
, 高堂哲
, 宋家乐
, 彭靖宇
, 叶剑
, 詹良通
, 兰吉武
, 夏敏
代理机构：
武汉开元知识产权代理有限公司
代理人：
李阿娇
, 陈家安
主分类号：
G06V20/10
IPC分类号：
G06V20/10
, G06V10/77
, G06V10/82
摘要：
本发明公开针对城市固废的高精度填埋场遥感指数设计与识别方法，包括数据集构建，对构建的数据进行预处理，通过预处理后的数据训练一个TabFPN模型，完成模型训练后，确定对模型预测性能影响排名靠前的n个波段特征；基于所述n个波段，通过数学组合生成填埋场遥感指数阈值，验证填埋场遥感指数阈值在填埋场识别中的准确性；当计算得到目标区域的填埋场遥感指数大于等于所述阈值，目标区域是填埋场，如计算得到的填埋场遥感指数小于所述阈值，目标区域不是填埋场；本发明通过设计专为填埋场识别的遥感指数，提高了填埋场检测的准确性，本发明适用于城市固废监测、环境保护等领域，能够有效支持复杂城市环境中的固废提取任务。IPC结构图谱：
G
物理G06
计算；推算；计数G06V
图像或视频识别或理解
笔记
1.本子类涵盖：
特别适用于图像或视频的模式识别或机器学习的方法或安排。
2.在本小类中，下列术语或表述的使用具有指明的含义：
“模式识别”是指通过获取、预处理或提取显着特征并对这些特征或其表示进行匹配、聚类或分类，对模式进行检测、分类、认证和识别，以用于解释目的或在图像或视频中推导出某种含义；
“特征提取”是指从图像或视频中得出描述性或定量的度量；
“聚类”是指根据模式的（不同）相似性或接近程度对模式进行分组或分离；
“分类”是指通过分配标签将对象/特征识别为属于一类对象/特征。
3.在本小类中，归入G06V20/00-G06V40/00组的主题，如果识别依赖于获取或预处理阶段的特定处理，则也分别归入G06V10/10或G06V10/20组。G06V20/00
场景；特定场景元素G06V20/10
.陆地场景（使用静态摄像机监控的场景G06V20/52）（从车辆外部感知的场景G06V20/56）