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公开(公告)号：CN111273319B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202010117035.9
申请日：2020-02-25
Applicant: 东南大学
IPC: G01S19/07
Abstract: 本发明公开了一种基于余弦函数的区域对流层湿延迟计算方法，包括：1、采集目标区域中每个探空站点的探空数据、年积日和空间位置数据，根据采集到的探空数据计算每个探空站点的对流层湿延迟真值；2、建立对流层湿延迟余弦函数模型；3、将S1中获取的探空站点的对流层湿延迟真值、年积日、纬度值、海拔高度值代入对流层湿延迟余弦函数模型中，确定各项系数，得到目标区域内对流层湿延迟余弦函数模型；4、获取目标区域内待测地的纬度值、海拔高度值和年积日，根据目标区域内对流层湿延迟余弦函数模型得到待测地的对流层湿延迟计算值。该方法适用于无法获取探空数据的位置，且考虑了季节的影响，能够获取较为精确的对流层湿延迟。
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公开(公告)号：CN112036254A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010787487.8
申请日：2020-08-07
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了基于视频图像的运动车辆前景检测方法，步骤：对彩色视频帧图像进行预处理：将彩色图转换为灰度图，然后利用中值滤波对灰度图进行降噪处理；对经预处理后的视频帧图像进行改进的五帧差分法处理；对经预处理后的视频帧图像进行背景建模，得到背景差分图像，将该背景差分图像二值化后设置成掩膜并与当前帧图像进行背景更新；将五帧差分法结果与背景差分法结果进行逻辑“或”运算，并进行形态学处理，提取完整的前景目标图像。本发明相比于传统方法，可以在光照变化、背景扰动等情况下提高前景检测的准确度。
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公开(公告)号：CN111539453A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010238027.X
申请日：2020-03-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度循环神经网络的全球电离层电子总含量预测方法，包括训练阶段和预测阶段，训练阶段包括：1、采集全球电离层电子总含量热力图，经调整水平位置后构成原始图像序列；2、构建训练样本集；3、构建基于深度循环神经网络的全球电离层电子总含量预测模型，并利用训练样本集进行训练；预测阶段包括：4、每天采集K张全球电离层电子总含量热力图，连续采集t天；对采集的图像调整像素的水平位置，建立预测样本，将预测样本作为全球电离层电子总含量预测模型的输入，得到预测热力图；5、对预测热力图进行经度排序，得到预测的全球电离层电子总含量热力图。该方法结合了电离层在空间和时间上的变化，充分有效的利用现有观测数据，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN109270560A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811187757.0
申请日：2018-10-12
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种区域高程异常数据的多维粗差定位及定值方法，将定维、定位和定值按照规定的流程进行有机地结合，粗差定位准确高效。经过大量实例应用结果分析，在粗差维数达到总样本的1/6，粗差最大值达到6倍的中误差时，本发明仍能将粗差准确的定位。由于在多维粗差定位的同时又获得粗差值，本发明对于含有粗差值的高程异常值的处理较为灵活，特别是当控制点数接近于3倍待估参数个数时。
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公开(公告)号：CN103353295B
公开(公告)日：2015-11-18
申请号：CN201310189139.0
申请日：2013-05-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种精确预测大坝坝体垂直变形量的方法，该方法是基于稳定度的精确预测大坝坝体垂直变形量的方法，具体为： 1）监测数据采集、2）建立i（i=1,2,…m;i≥2）种预测方法的数学模型、3）计算各种预测方法的稳定度、4)确定组合方法模型权系数、5）建立基于稳定度大坝坝体垂直变形量预测模型；使用该方法可以大大提高大坝坝体垂直变形量的预测精度。经过大量工程实例应用结果分析：本发明方法较之其它预测方法，变形量的预测精度要提高20％－70％。本发明能够保持模型精度的延续性，对涉及安全的变形发展趋势做出精确预测，提前采取措施，对防患大坝安全事故具有重要意义。具有明显的社会和经济价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103353295A
公开(公告)日：2013-10-16
申请号：CN201310189139.0
申请日：2013-05-20
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种精确预测大坝坝体垂直变形量的方法，该方法是基于稳定度的精确预测大坝坝体垂直变形量的方法，具体为：1）监测数据采集、2）建立i（i=1,2,…m;i≥2）种预测方法的数学模型、3）计算各种预测方法的稳定度、4)确定组合方法模型权系数、5）建立基于稳定度大坝坝体垂直变形量预测模型；使用该方法可以大大提高大坝坝体垂直变形量的预测精度。经过大量工程实例应用结果分析：本发明方法较之其它预测方法，变形量的预测精度要提高20％－70％。本发明能够保持模型精度的延续性，对涉及安全的变形发展趋势做出精确预测，提前采取措施，对防患大坝安全事故具有重要意义。具有明显的社会和经济价值。
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公开(公告)号：CN110378940B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910521634.4
申请日：2019-06-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种航空图像特征点匹配扩散递归校准方法，包括以下步骤：S1：对基准图像和匹配图像分别划分密度单元；S2：对基准图像和匹配图像均执行以下操作：根据密度单元中的特征点的数量设定阈值n，将特征点数量≥n的密度单元标记为高密度单元，其他密度单元标记为低密度单元；S3：对基准图像和匹配图像均执行以下操作：将连通的高密度单元提取出来，得到航空图像的高密度区域；S4：对基准图像和匹配图像均执行以下操作：对所有高密度区域进行位置标记；S5：对基准图像和匹配图像的高密度区域进行匹配。本发明有效提高了抗干扰能力和效率。
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公开(公告)号：CN111539433A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN202010239321.2
申请日：2020-03-30
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于语义分割的全球电离层电子总含量预测方法，包括训练阶段和预测阶段，训练阶段包括：1、采集全球电离层电子总含量热力图，经调整水平位置后构成原始图像序列；2、构建训练样本集；3、构建基于语义分割的全球电离层电子总含量预测模型，并利用训练样本集进行训练；预测阶段包括：4、每天采集K张全球电离层电子总含量热力图，连续采集t天；对采集的图像调整像素的水平位置，建立预测样本，将预测样本作为全球电离层电子总含量预测模型的输入，得到预测热力图；5、对预测热力图进行经度排序，得到预测的全球电离层电子总含量热力图。该方法结合了电离层在空间和时间上的变化，充分有效的利用现有观测数据，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN111274707A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010080355.1
申请日：2020-02-05
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于再分析数据和无线探空数据的加权平均温度的计算方法，该方法利用探空站点的加权平均温度真值对根据EAR5数据建立的因子模型进行修正，建立了有探空站点的修正因子模型和区域整体的修正因子模型，可以计算无探空站点的加权平均温度。相比传统的只利用无线探空数据建立的模型，该方法提高了加权平均温度的时空分辨率和计算精度。
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公开(公告)号：CN110378379A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910521233.9
申请日：2019-06-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种航空图像特征点匹配方法，包括以下步骤：S1：对基准图像和匹配图像均执行以下操作：以特征点为中心，取特征点周围一定数量的像素，将所述特征点周围的像素与特征点一起作为特征点特征矩阵；S2：对基准图像的特征点建立相关性系数矩阵；S3：将基准图像中的特征点按照特异性从强到弱放入队列进行储存；S4：对基准图像和匹配图像进行连接点匹配。本发明有效提高了方法的稳定性和准确性。
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