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申请/专利权人：武汉大学
摘要：本发明属于计算机视觉和灾害分析技术，具体涉及一种自适应分割大规模灾害场景的方法及设备，该方法通过大模型对输入的灾害场景图像或视频进行预处理，以提高图像质量，为后续的分割任务提供更为准确的数据基础。利用自适应分割算法对预处理后的图像进行分割，将灾害场景中的不同元素。在分割过程中，该算法能够自适应地调整分割策略，根据灾害场景的特点和变化，优化分割效果。该算法还采用了多尺度特征融合技术，充分利用不同尺度的特征信息，提高分割精度和鲁棒性，该方法将分割结果进行可视化展示，并生成相应的分析报告，为灾害应急响应和救援提供决策依据。该自适应大模型分割算法在灾害场景解释中的方法，具有高效、准确、自适应等特点。
主权项：1.一种自适应分割大规模灾害场景的方法，其特征在于，包括以下步骤：对灾害场景数据进行预处理；从经过预处理的灾害场景数据中提取特征；采用基于参数选择器和特征筛选器的自适应大规模分割算法对提取的特征进行训练，生成分割灾害区域的模型；将训练好的模型应用于待解释的灾害图像，实现自动分割；对分割结果进行处理。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 武汉大学 一种自适应分割大规模灾害场景的方法及设备
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