CN119399241A 一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理方法 （北京青藤科技股份有限公司）

一种基于大数据和人工智能的生成系统技一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的集运动估计信息和冰川动物栖息地信息；步骤第二输出层输出表示冰川的表面特征移动的结2步骤100，采集运动估计信息和冰川动物栖息地信息；运动构建第二图结构数据，第二图结构数据包括节点和连将序列数据、第一输出层的输出结果和第二输出层的输出结果2.根据权利要求1所述的一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理3.根据权利要求2所述的一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理4.根据权利要求3所述的一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理表示卫星影像图像中的冰川的节点和表示前一个时间戳的卫星影像图像中的冰川的如果表示卫星影像图像中的冰川的节点和表示前一个时间戳的卫星影像图像中的冰如果表示卫星影像图像中的底床的节点之间相似度超表示动物的节点与所有表示栖息地的节点之间存在边，连接同一5.根据权利要求4所述的一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理3将序列数据、第一输出层的输出结果和第二输出层的输出结果需要补充说明的是，物种核心区面积变化率为当前核心区面积与过其中第二隐藏层输入序列数据，输出的第二隐藏状态，第一输栖息地评估模型运行两次，第一次运行时第一特征融合层输入第6.根据权利要求5所述的一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理;;;其中表示第一输出向量，第一输出向量的第i4;表示第L个表面高程变化的表示参数，第五行第L列表示第L个表面形态变化的表示参数，p2表示输入第二输出层中的第v个节点的第一隐藏状态，表示对所有输入第二输7.根据权利要求6所述的一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理;其中，表示序列数据的第t个序列单元的第l层的第d个节点特征，N(d)和N(u)分别表示与节点d和节点u关联关系高的节点的集合，I-l表示集合的基数，表示第l层的第二图结构数据的权重矩阵，le[1,E]，E表示总层数，l=1时;;;;8.根据权利要求7所述的一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理5;层时输出的第d个节点的最后一层的第二图结构数据识别特征，Myan表示第二图结构数据的所有单元的集合，concat表示拼接函数，wrusiom表示求和权重矩阵，bru;;;;其中ys表示输出矩阵，输出矩阵的一个元素表示一个冰川附9.一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的行如权利要求1_8中任一所述的一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处数据采集模块：基于大数据和人工智能的生成系统技术采集运动边，为每个冰川和底床与栖息地和动物建立对应的运动估计模型和栖息地评估模型的输数据处理模块：将编码后的第一图结构数据、序列数据和第结果评估模块：通过对应的运动模式分类的结果和冰川的表面特征移动6求1_8中任一所述的基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理方法中的步7[0002]冰川，是指极地或高山地区地表上多年存在并具有沿地面运动状态的天然冰[0005]本发明提供了一种基于大数据和人工智能的生成系统技[0006]步骤100，采集运动估计信息和冰川动物栖息地信息；运动估计信息包括光学和8示栖息地的节点中的所有动物对应的节点之间存在边，所有表示栖息地的节点之间存在[0017]表示卫星影像图像中的冰川的节点和表示前一个时间戳的卫星影像图像中的冰[0018]如果表示卫星影像图像中的冰川的节点和表示前一个时间戳的卫星影像图像中示栖息地的节点中的所有动物对应的节点之间存在边，所有表示栖息地的节点之间存在[0023]第二次运行时第一特征融合层输入第二隐藏状态、第四隐藏状态和第五隐藏状9[0031]其中表示第一输出向量，第一输出向量的第i个分量表示冰川的运动模式属于[0034]其中表示第二输出向量，第二输出向量识别特征，N(a)和N(u)分别表示与节点d和节点u关联关系高的节点的集合，I-l表示基数，表示第l层的第二图结构数据的权重矩阵E表示总层数，l=1时[0041]y3=CNN(X1)；[0042]X=y；X表示输入的冰川的运动模式的信息，表示第；隐藏层时输出的第d个节点的最后一层的第二图结构数据识别特征，Mzcn表示第二图结◎r0和ct)分别表示第五隐藏层的第一、[0060]本发明还提出一种基于大数据和人工智能的生成系统技[0068]图1是本发明提出的一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理[0069]图2是本发明提出的一种基于大数据和人工智能的生成系统技术的图像数据处理[0073]步骤100，采集运动估计信息和冰川动物栖息地信息；运动估计信息包括光学和[0079]表示卫星影像图像中的冰川的节点和表示前一个时间戳的卫星影像图像中的冰[0080]如果表示卫星影像图像中的冰川的节点和表示前一个时间戳的卫星影像图像中[0085]将每个节点的冰川动物栖息地信息分别编码为序列数据，序列数据包括n个序列[0122]第二次运行时第一特征融合层输入第二隐藏状态、第四隐藏状态和第五隐藏状[0124]具体的，冰川对环境变化的敏感性是通过综合分析冰川[0127]冰川变化对区域水资源的影响是冰川的变化会影响区域的水资源平衡和水文过[0137]其中表示第一输出向量，第一输出向量的第i个分量表示冰川的运动模式属于[0140]其中表示第二输出向量，第二输出向量识别特征，N(a)和N(u)分别表示与节点d和节点u关联关系高的节点的集合，I-l表示集合的基数，表示第l层的第二图结构数据的权重矩阵E表示总层数，l=1时[0147]y3=CNN(X1)；[0148]X=y；X表示输入的冰川的运动模式的信息，表示第；隐藏层时输出的第d个节点的最后一层的第二图结构数据识别特征，Mzcn表示第二图结◎r0和ct)分别表示第五隐藏层的第一、物种的真实的物种核心区面积变化率，表示模型输出的第k个样本的冰川附近物种的物[0173]数据采集模块101：基于大数据和人工智能的生成系统技术采集运动估计信息和[0176]结果评估模块104：通