底图

摘要： 基于“三调”成果的底图应用,在第三次国土调查结果基础上,分步骤实施基础调查与专项调查工作相互结合,以及现状与管理的数据融合方法,通过实施专项调查技术环节,充分认知现有自然资源要素的自然属性、经济属性、社会属性,以及生态属性内容要素,建构一张能够有效支持现代自然资源管理工作的应用性底图。在自然资源部倡导的“两统一”工作职责的具体贯彻落实进程中,统一的底图底数数据信息的准确优质获取,是自然资源主管职能部门各项工作的基础和前提。

摘要： 设G^(σ)是n阶定向单圈图,S(G^(σ))是其斜邻接矩阵.图G^(σ)的斜秩sr(G^(σ))定义为其斜邻接矩阵S(G^(σ))的秩,图G^(σ)的围长,记为g(G),定义为其底图G中最短圈的长度.刻画了斜秩等于围长的定向单圈图.

摘要： 为了在自然资源调查中完整体现不同分类之间的关系,更好地利用各类专项调查数据成果,研究自然资源调查分类和其他专项调查分类的融合。针对国土三调与森林资源调查数据之间的标准及边界冲突问题,提出了一种关联分类的解决方法。以现状是否符合森林的定义和用途出发,建立国土三调分类与森林资源调查分类之间的关联分类。基于国土三调图斑,整合森林资源调查数据中符合关联分类要求的图斑,并结合遥感影像、管理数据等,形成自然资源统一调查工作底图。在南京马汊河自然资源确权工作中应用该工作底图,有效验证了采用关联分类方法形成自然资源统一调查工作底图的可行性。

摘要： 新闻地图融合了"新闻"和"地图"的双重特点,成为新媒体时代测绘地理信息公共服务的重要产品.通过分析总结新闻地图的基本特性,从需求分析、新闻选题、资料收集、版式设计、底图设计、表现形式设计和地图整饰等7个方面研究了新闻地图的设计方法.围绕新闻底图素材库建设和热点新闻地图表达研究了新闻地图的高效制作方法.最后结合新闻地图编制的实际案例,指出了今后新闻地图的研究方向.

摘要： 本文主要围绕航迹数据在青海探区勘探项目生产应用中存在的应用问题展开论述,首先针对航迹数据坐标转换,分析Global Mapper和ArcGIS软件的各自坐标转换流程进行对比分析,提出了各软件流程中的注意细节;其次利用在ArcGIS软件的编辑功能,断开航迹线团数据,修理编辑航迹重复数据,利用软件的图属同步功能剔除航迹重叠数据,连接相交航迹在结点处,使航迹数据成为道路数据,使其具有唯一性和连通性;最后对航迹密集航点进行抽稀,使其"瘦身",达到测量手簿放样程序所需底图的需求和信息化地震队网站应用的需求。其意义是把航迹数据加工处理为道路数据,拓宽了航迹数据从室内应用到野外采集现场,从电脑桌面端应用到智能设备和网站,对地震项目运作具有现实的指导意义。本文将物探生产中航迹数据进行编辑的方法以及应用详细阐述如下。

摘要： 本文主要围绕航迹数据在青海探区勘探项目生产应用中存在的应用问题展开论述,首先针对航迹数据坐标转换,分析Global Mapper和ArcGIS软件的各自坐标转换流程进行对比分析,提出了各软件流程中的注意细节;其次利用在ArcGIS软件的编辑功能,断开航迹线团数据,修理编辑航迹重复数据,利用软件的图属同步功能剔除航迹重叠数据,连接相交航迹在结点处,使航迹数据成为道路数据,使其具有唯一性和连通性;最后对航迹密集航点进行抽稀,使其"瘦身",达到测量手簿放样程序所需底图的需求和信息化地震队网站应用的需求.其意义是把航迹数据加工处理为道路数据,拓宽了航迹数据从室内应用到野外采集现场,从电脑桌面端应用到智能设备和网站,对地震项目运作具有现实的指导意义.本文将物探生产中航迹数据进行编辑的方法以及应用详细阐述如下.

摘要： 8月29曰,自然资源部发布2020年标准地图,标准地图服务系统新上线55幅公益性地图和1幅自助制图底图。截至目前,该系统共提供了324幅公益性地图供公众下载使用,提供了4幅自助制图底图供公众在线制图。据相关负责人介绍,与往年相比,今年发布的地图主要有以下三方面特点:一是地图服务国家重大战略能力进一步提升。

摘要： 在自然资源统一调查监测的大背景下,以第三次国土调查成果(以下简称"国土三调")作为基础底图,推进相关自然资源专项调查是大势所趋.山东省2020年森林资源管理"一张图"(以下简称"一张图")更新调查以"国土三调"成果作为基础底图,探索了基础调查和专项调查在技术路径上的融合衔接.本文通过研讨融合衔接的技术路线以及遇到的具体问题,分析了以"国土三调"为基础底图推进"一张图"细化调查的必要性和可行性,为自然资源统一调查监测进行了有益探索.

摘要： 这里,曾发岀新中国喜悦的呐喊,创造了一个又一个工业奇迹.这里,曾见证三江平原、黑龙江沿河平原及嫩江流域广大荒芜之地变为千里沃野.这里,是改革开放以后转变经济体制最晚的地区,在转折之中负重前行.这里,也多次牵动全国关注的目光,在振兴战略中寻找新的发展路径.今天,我们展开东北地图,仿佛翻开一页页日历,上面记录了萌芽与辉煌、奋斗与开拓、困境与衰落,也展现了资源活力与机遇……

摘要： 本发明公开了一种眼底图像的配准方法、眼底图像中视盘神经、血管的测量方法及眼底图像的拼接方法。该配准方法包括：确定模板眼底图像和待配准眼底图像；在模板眼底图像上选定感兴趣区域；遍历构成待配准眼底图像内血管的所有边缘点，并同时计算sg值；通过判断sg值，确定配准的成功与失败。眼底图像中视盘神经、血管的测量方法及眼底图像的拼接方法均是基于配准方法实现的。本发明配准方法配准速度快、准度与精度高，基于配准方法实现的本发明视盘神经和血管的测量方法得到的测量结果精确度高，基于配准方法实现的本发明拼接方法可对多眼底图像进行精确拼接。

摘要： 本发明属于智慧医疗诊断技术领域，具体涉及一种眼底图像分类模型的训练方法、病变图像分级方法及系统，本发明用Transformer编码器提取图像特征，Transformer编码器自身具备多头注意力机制，能够强化关键信息在运算过程中的权重，同时用残差注意力机制对提取的特征分类，进一步强化关键信息，从而提高糖尿病视网膜病变眼底图像的分级效果。

摘要： 本发明实施例提供了一种眼底图像配准模型训练方法、眼底图像配准方法和装置。所述眼底图像配准模型训练方法包括将原始眼底图像输入第一待训练模型中，获取所述第一待训练模型输出的第一模型配准参数；对所述第一模型配准参数进行扰动，生成扰动配准参数；根据所述第一模型配准参数以及所述扰动配准参数，确定针对所述第一待训练模型的奖励值；根据所述奖励值，调整所述第一待训练模型中的模型参数，直至所述奖励值满足第一预设条件时，将所述第一待训练模型作为眼底图像配准模型。从而得到可以输出眼底图像配准参数，对眼底图像进行配准的模型，且具有较好的准确率。

摘要： 本发明提供一种眼底图像识别模型训练方法、眼底图像识别方法和设备，其中所述眼底图像识别模型训练方法包括：获取训练数据，所述训练数据包括第一眼底图像样本、第二眼底图像样本以及第三眼底图像样本，其中，第二眼底图像样本与所述第一眼底图像样本为同眼眼底图像；所述第三眼底图像样本与所述第一眼底图像样本为不同眼眼底图像；利用眼底图像识别模型对所述第一眼底图像样本、第二眼底图像样本和所述第三眼底图像样本进行识别得到损失值；根据所述损失值调整所述眼底图像识别模型的参数。

摘要： 本发明的实施例提供一种用于检测眼底图片的模型训练方法、眼底图片的检测方法及装置，涉及计算机视觉信息领域，可以提高检测的速度和准确度。一种用于检测眼底图片的模型训练方法，包括：将眼底图片训练集的N个眼底图片中的每个眼底图片，分割为M个超像素；N和M均为正整数；根据M×N个超像素，训练得到第一网络模型；第一网络模型用于将输入的每个超像素，在输出时标识为关键像素或背景像素；根据M×N个超像素中属于关键像素的超像素，训练得到第二网络模型；第二网络模型用于将输入的每个超像素，在输出时标识为病变或非病变。

摘要： 提供了一种能够获得更高质量的图像的眼底图像拍摄装置和方法。眼底图像拍摄装置在针对眼底区的不同于视盘区的外围区的适当曝光条件下拍摄广角眼底图像，并且从广角眼底图像中检测视盘区。此外，基于视盘区的检测结果，眼底图像拍摄装置在针对视盘区的区域的适当曝光条件下拍摄窄角眼底图像，窄角眼底图像将视盘区的区域假设为对象。此外，眼底图像拍摄装置通过合成广角眼底图像和窄角眼底图像生成高动态范围的合成眼底图像。

摘要： 眼底图像处理装置(1)包括：取得对受试者的眼底照射蓝色的波长的激发光而产生的第1眼底图像和对受试者的眼底照射绿色的波长的激发光而产生的第2眼底图像的图像输入部(3)；使用3个不同的初始值，通过训练生成用于预测用于从包含第1眼底图像和第2眼底图像的输入图像计算受试者的黄斑色素量的修正系数的3个已完成学习模型的模型生成部(7)；通过将包含第1眼底图像和第2眼底图像的输入图像输入到3个已完成学习模型，而预测3个修正系数的系数预测部(9)；以3个修正系数为对象计算统计值，并将统计值作为受试者的修正系数导出的系数导出部(11)；和基于第1眼底图像和受试者的修正系数，计算受试者的黄斑色素量的色素量计算部(13)。

摘要： 本发明公开了一种眼底图像的配准方法、眼底图像中视盘神经、血管的测量方法及眼底图像的拼接方法。该配准方法包括：确定模板眼底图像和待配准眼底图像；在模板眼底图像上选定感兴趣区域；遍历构成待配准眼底图像内血管的所有边缘点，并同时计算sg值；通过判断sg值，确定配准的成功与失败。眼底图像中视盘神经、血管的测量方法及眼底图像的拼接方法均是基于配准方法实现的。本发明配准方法配准速度快、准度与精度高，基于配准方法实现的本发明视盘神经和血管的测量方法得到的测量结果精确度高，基于配准方法实现的本发明拼接方法可对多眼底图像进行精确拼接。

摘要： 本发明属于智慧医疗诊断技术领域，具体涉及一种眼底图像分类模型的训练方法、病变图像分级方法及系统，本发明用Transformer编码器提取图像特征，Transformer编码器自身具备多头注意力机制，能够强化关键信息在运算过程中的权重，同时用残差注意力机制对提取的特征分类，进一步强化关键信息，从而提高糖尿病视网膜病变眼底图像的分级效果。

摘要： 本发明实施例提供了一种眼底图像配准模型训练方法、眼底图像配准方法和装置。所述眼底图像配准模型训练方法包括将原始眼底图像输入第一待训练模型中，获取所述第一待训练模型输出的第一模型配准参数；对所述第一模型配准参数进行扰动，生成扰动配准参数；根据所述第一模型配准参数以及所述扰动配准参数，确定针对所述第一待训练模型的奖励值；根据所述奖励值，调整所述第一待训练模型中的模型参数，直至所述奖励值满足第一预设条件时，将所述第一待训练模型作为眼底图像配准模型。从而得到可以输出眼底图像配准参数，对眼底图像进行配准的模型，且具有较好的准确率。