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公开(公告)号：CN111898477A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010667632.9
申请日：2020-07-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机新旧时相影像的变化建筑物快速检测方法，通过获取在当前时刻之前得到的旧时相影像和在当前时刻得到的新时相影像，基于卡尔曼滤波进行粗匹配，以确定新时相影像在旧时相影像中的粗匹配影像区域，基于k-d索引树对所述粗匹配影像区域和所述新时相影像进行精准匹配，以得到新时相影像在旧时相影像中的时相对应区域，以时相对应区域作为参考影像，对新时相影像进行几何校正，基于亮度校正模型构建和颜色平衡方法进行影像间的相对辐射校正，采用预先训练的识别模型分别对旧时相影像以及辐射校正后的新时相影像进行识别，以确定疑为变化的建筑物区域，实现对变化建筑物的快速检测，相应的检测过程具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN107301674B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710366246.4
申请日：2017-05-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于窗口插值的三维重建纹理恢复方法，针对基于序列图像的背景三维重建过程中，由于前景障碍物遮挡无法重建背景的完整点云、无法获取完整贴图纹理的问题，本发明方法通过序列图像对比，有效恢复任意一张缺损的背景图片，从而达到重建完整点云的目的。本发明的方法主要流程包括：首先对不同视角下的缺损背景图片进行图片分组，对于每个图片对，使用图像变换将它们统一在同一视角下，然后分别进行图像重叠区域求取、待修补缺失像素点定位、缺失像素点填充、边界线消除等操作完成图片修补。本发明对于不同视角下的序列图像，可快速高效地进行图像缺损修补。
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公开(公告)号：CN108596973B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201810441353.3
申请日：2018-05-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种用于土地违法与违章建筑定点监控虚拟预置位的方法，包括如下步骤：(1)输入视频的图像序列，通过灰度转换得到灰度图像；(2)预处理灰度图像；(3)采用灰度投影算法得到相邻图像之间的偏移量；(4)对于相邻两帧图像偏移进行积分运算得到运动矢量曲线；(5)对于设定的虚拟预置位进行曲线分割，由相邻两帧图像的位移的叠加找到与虚拟预置位所分割的曲线差值绝对值最小的那一帧图像；本发明通过真实预置位和虚拟预置位的结合，可以准确可靠地对土地违法与违章建筑进行无死角全方位的监控。
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公开(公告)号：CN110378398A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910566224.1
申请日：2019-06-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度特征图跳跃融合的深度学习网络改进方法，通过多尺度特征图层间的跳跃连接进行特征融合，通过融合高层语义和低层位置信息使网络能够充分利用高低层特征，提高模型对小目标的敏感性和感知度，同时提升了模型总体检测性能。其次通过多视角多分类策略，实现了高动态场景下目标类别的精准检测。本发明从速度、实用、鲁棒性等方面考虑，提出了一种基于多尺度特征图跳跃融合的深度学习网络改进方法，提高了SSD算法在高动态场景下的检测性能。
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公开(公告)号：CN110070109A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910241213.6
申请日：2019-03-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种适用于建筑排列密集区的地物散乱点自动聚类的方法，首先，获取建筑物散乱点数据，并对数据进行预处理；其次，计算每个点的邻近两个点及对应距离，判断原建筑物间是否存在宽阔道路；若存在宽阔道路计算宽阔道路所在直线方程，将散乱点分割为独立的建筑群点集；若不存在宽阔道路，计算细窄道路所在直线方程，将独立建筑群点集分割为独立的建筑点集。本发明可适用于建筑物普遍比较方正且排列极其密集区域的人工地物散乱点自动聚类的任务，具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108920765A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810573137.4
申请日：2018-06-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于建筑物三维线段模型的假设平面拟合方法，针对目前尚无有效的仅以三维线段模型为源数据的建筑物假设平面模型拟合方法的问题，本发明仅以三维线段模型为源数据，实现了建筑物假设平面模型的快速提取。本发明的方法主要流程包括：（1）基于线段夹角对三维线段进行初步聚类；（2）从线段初始聚类中提取轴方向和非轴方向线段聚类，并以其为基准，对未分类的三维线段进行二次聚类和线段过滤，最终获取准确的线段聚类；（3）从线段模型中获取点云数据，根据线段聚类结果确定轴方向和非轴方向假设平面的法向量方向，依据这些法向量方向使用不同的方法分别对轴方向和非轴方向假设平面进行拟合，得到建筑物的假设平面模型。
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公开(公告)号：CN108801257A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810297034.X
申请日：2018-04-04
Applicant: 东南大学
IPC: G01C21/20
CPC classification number: G01C21/206
Abstract: 本发明公开了一种用于室内自动泊车的定位方法，包括如下步骤：(1)在室内停车场道路上喷涂网格，网格采用二进制编码；(2)将实际位置对应的二进制数字序列录入GIS数据库；(3)摄像头拍摄地面上的网格的照片并上传到服务器；(4)识别网格信息，读出二进制数字序列；(5)根据输出二进制数字序列在GIS数据库中查询出车辆实际位置。本发明结合了计算机视觉，位置编码和位置服务等技术，将位置数据存入数据库后，通过识别画好的网格得到二进制ID信息，使用便捷，定位精度较高，可以准确可靠地在室内进行车辆定位，应用范围广。
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公开(公告)号：CN108363951A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810026909.2
申请日：2018-01-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明属于土地利用遥感监测技术领域，特别涉及一种遥感影像地类识别对应深度学习样本库的自动获取方法，首先通过在同一坐标系下叠加土地利用现状矢量图和遥感图；通过设定阈值标记遥感图中梯度值较小的点，作为标记点；通过标记点进行漫水填充，并给对应于每个填充区域的掩膜赋值和保存地类信息；根据掩膜提取分割后图像，并根据掩膜保存的土地利用现状的地类信息进行分类保存，形成样本库；本发明通过叠加对比同时相的土地利用现状数据和遥感数据，实现不同地类对应遥感影像特征库的自动收集，相比于传统人工获取样本的工作量大、样本区域难获取的不足，本发明所用获取样本方法更加快速、准确，人工成本显著减少。
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公开(公告)号：CN107301674A
公开(公告)日：2017-10-27
申请号：CN201710366246.4
申请日：2017-05-22
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于窗口插值的三维重建纹理恢复方法，针对基于序列图像的背景三维重建过程中，由于前景障碍物遮挡无法重建背景的完整点云、无法获取完整贴图纹理的问题，本发明方法通过序列图像对比，有效恢复任意一张缺损的背景图片，从而达到重建完整点云的目的。本发明的方法主要流程包括：首先对不同视角下的缺损背景图片进行图片分组，对于每个图片对，使用图像变换将它们统一在同一视角下，然后分别进行图像重叠区域求取、待修补缺失像素点定位、缺失像素点填充、边界线消除等操作完成图片修补。本发明对于不同视角下的序列图像，可快速高效地进行图像缺损修补。
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公开(公告)号：CN107292238A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710366996.1
申请日：2017-05-23
Applicant: 东南大学
CPC classification number: G06K9/00637 , G06K9/4604
Abstract: 本发明公开了一种基于空间拓扑关系约束和消失点的建筑物轮廓识别方法，将采集的图像经过预处理得到建筑物直线轮廓后，通过M估计子抽样一致性估计算法得到消失点，同时通过分类直线获得消失点水平垂直属性；然后根据水平方向的消失点连线的倾角将建筑物轮廓进行初判断；将满足条件的水平消失点完成重新检测代价函数并根据空间拓扑关系约束，判断识别建筑物轮廓。本发明解决了快速发现违章建筑、查处土地违法的困难，弥补了二维图像的深度信息的缺失，大幅度提高了检测结果的鲁棒性和实时性。
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