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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117670957B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311672166.3
申请日：2023-12-07
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/33 , G06T7/73 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V20/17 , G01C11/00 , G01C25/00
Abstract: 本发明提供了一种无人机摄影测量配准方法、系统及计算机设备，属于无人机监测领域，包括如下步骤：获取多个无人机拍摄的不同时相的像片数据集；对像片数据集中的像片进行粗配准，得到像片位姿和联合稀疏点云；将联合稀疏点云分割为固定大小的网格；计算每个网格的外包立方体，将外包立方体投影到对应的像片数据集中得到掩膜多边形，以提取掩膜多边形的特征点子集；根据特征点子集构建每个网格中不同时相的特征轨迹；对两个不同时相的特征轨迹进行特征匹配，将距离最近的同名特征作为共特征轨迹；通过三角交会，从共特征轨迹中构建共连接点；计算共连接点的时相重投影误差ERE，并进行迭代，直至迭代收敛，则得到配准后的像片位姿。
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公开(公告)号：CN117670957A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311672166.3
申请日：2023-12-07
Applicant: 长安大学
IPC: G06T7/33 , G06T7/73 , G06V10/46 , G06V10/75 , G06V10/74 , G06V10/762 , G06V20/17 , G01C11/00 , G01C25/00
Abstract: 本发明提供了一种无人机摄影测量配准方法、系统及计算机设备，属于无人机监测领域，包括如下步骤：获取多个无人机拍摄的不同时相的像片数据集；对像片数据集中的像片进行粗配准，得到像片位姿和联合稀疏点云；将联合稀疏点云分割为固定大小的网格；计算每个网格的外包立方体，将外包立方体投影到对应的像片数据集中得到掩膜多边形，以提取掩膜多边形的特征点子集；根据特征点子集构建每个网格中不同时相的特征轨迹；对两个不同时相的特征轨迹进行特征匹配，将距离最近的同名特征作为共特征轨迹；通过三角交会，从共特征轨迹中构建共连接点；计算共连接点的时相重投影误差ERE，并进行迭代，直至迭代收敛，则得到配准后的像片位姿。
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公开(公告)号：CN116819521A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310148628.5
申请日：2023-02-22
Applicant: 长安大学
IPC: G01S13/90 , G01S13/88 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于MaskR‑CNN模型的采矿沉陷区域的探测方法，首先获取原始SAR影像，再将原始SAR影像共配准至公共主影像，进行InSAR观测得到缠绕干涉影像；以缠绕干涉影像为基础，对缠绕干涉影像进行切片生成彩色图像，在切片彩色干涉图上标记矿区的地面沉陷特征制作数据集后，使用高斯曲面函数结合GACOS的方式模拟缠绕干涉图扩大数据集；以Mask R‑CNN模型为基础，输入数据集进行训练，得到矿区地面沉陷探测模型，探测采矿沉陷区域并确定其位置和边界；获得历史和最新的采矿沉陷区域后，确定其演变状态，对地表活跃性水平(每个采矿沉陷区域的活动时间和频率)进行评估。本发明易于操作、效果较好、节约时间及存储空间，且适用于广域范围、不限制使用平台。
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公开(公告)号：CN116819521B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202310148628.5
申请日：2023-02-22
Applicant: 长安大学
IPC: G01S13/90 , G01S13/88 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于MaskR‑CNN模型的采矿沉陷区域的探测方法，首先获取原始SAR影像，再将原始SAR影像共配准至公共主影像，进行InSAR观测得到缠绕干涉影像；以缠绕干涉影像为基础，对缠绕干涉影像进行切片生成彩色图像，在切片彩色干涉图上标记矿区的地面沉陷特征制作数据集后，使用高斯曲面函数结合GACOS的方式模拟缠绕干涉图扩大数据集；以Mask R‑CNN模型为基础，输入数据集进行训练，得到矿区地面沉陷探测模型，探测采矿沉陷区域并确定其位置和边界；获得历史和最新的采矿沉陷区域后，确定其演变状态，对地表活跃性水平(每个采矿沉陷区域的活动时间和频率)进行评估。本发明易于操作、效果较好、节约时间及存储空间，且适用于广域范围、不限制使用平台。
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公开(公告)号：CN114415131A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210042898.3
申请日：2022-01-14
Applicant: 长安大学
Abstract: 本发明公开了一种结合GACOS的星载InSAR大气校正方法，首先获取原始卫星SAR影像，再将原始卫星SAR影像共配准至公共主影像，进行干涉处理得到缠绕干涉影像，最终得到解缠后的原始干涉影像；之后使用GACOS在线服务生成所有影像的大气校正数据，对全部的所述原始干涉影像进行初始大气校正；再将所有经过初始大气校正的所述原始干涉影像按照SAR影像重新组合为若干子集；然后将每个所述子集分别进行主成分分析处理，去除每个子集中的达到阈值的主成分分量，再将子集还原为干涉影像；最后将还原的干涉影像输入到小基线集InSAR中进行时序分析，以生成累积形变量、形变速率以及地形误差。本发明易于操作、效果较好、资源节约，且适用范围广、不限制使用平台。
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