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公开(公告)号：CN104680187B
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201510121346.1
申请日：2015-03-19
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于缓冲区相似性度量舰船轨迹的层次聚类分析方法，给出了利用缓冲区分析对航道轨迹线聚类的相似性度量，克服了传统方法计算量大，聚类效果不稳健的弱点；同时考虑了船舶轨迹线数量巨大且包含噪声的情况，采用了高效且易于去噪的层次聚类方法，并展现了的阈值选择的流程。应用本发明能够对区域海上海量舰船轨迹线进行层次聚类，进而掌控主要航线分布，为发现船舶活动规律，监控海上交通，改善航道环境，保障航道安全等方面奠定基础。
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公开(公告)号：CN102938064B
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201210483627.8
申请日：2012-11-23
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/46
Abstract: 本发明涉及一种基于LiDAR数据与正射影像的停车场结构提取方法，该方法利用LiDAR数据将停车场分为空地区域和非空地区域，从LiDAR数据中生成非空地区域的车辆面片的中轴线，从正射影像数据中得到空地区域中的停车场车位线；套合非空地区域中的车辆中轴线和空地区域中的车位线，依其最大相交方向划分停车道；计算停车场结构参数，生成停车道的分割线，完成对停车场结构的提取。该方法能够解决停车场结构提取过程中面临的光照变化、阴影效应、透视变形以及车辆遮盖等问题，准确且高精度地提取停车场的结构。
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公开(公告)号：CN104680187A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510121346.1
申请日：2015-03-19
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种基于缓冲区相似性度量舰船轨迹的层次聚类分析方法，给出了利用缓冲区分析对航道轨迹线聚类的相似性度量，克服了传统方法计算量大，聚类效果不稳健的弱点；同时考虑了船舶轨迹线数量巨大且包含噪声的情况，采用了高效且易于去噪的层次聚类方法，并展现了的阈值选择的流程。应用本发明能够对区域海上海量舰船轨迹线进行层次聚类，进而掌控主要航线分布，为发现船舶活动规律，监控海上交通，改善航道环境，保障航道安全等方面奠定基础。
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公开(公告)号：CN102750696B
公开(公告)日：2014-07-16
申请号：CN201210185091.1
申请日：2012-06-06
Applicant: 南京大学
Abstract: 基于仿射不变特征与海岸线约束的海岸带遥感影像自动配准方法，其步骤为：海岸线及陆地区域影像提取；生成SIFT特征点及特征向量；SIFT特征点匹配；计算单应矩阵；将对应海岸线重叠，计算海岸线对之间的平均横截线距离；调整RANSAC方法的距离阈值，并重新计算海岸线对之间的横截线距离；以横截线距离突变前一个实例作为最优实例，该最优实例单应矩阵即为最优单应矩阵；利用最优单应矩阵完成影像配准。本发明克服了由于海岸带影像陆地特征复杂、水域特征缺失造成的影像配准困难的问题，能够有效地进行海岸带遥感影像的自动配准，配准精度和自动化程度较高。
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公开(公告)号：CN102591622B
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201110441700.0
申请日：2011-12-27
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于相似变换模型的栅格数据坐标转换并行方法，属于高性能地理计算领域。其步骤为：步骤1：并行初始化；步骤2：用户输入参数；步骤3：调用GDAL数据读写数据函数；步骤4：确定坐标转换类型及转换步骤；步骤5：进行源文件边界采样及坐标变换；步骤6：对目标文件平均分块；步骤7：各进程对数据块的边界进行采样及坐标变换；步骤8：读取数据块数据、源文件中与数据块对应范围内的数据，存入数组；步骤9：对数据块中每一像元的坐标进行由目标参考系到源目标参考系的转换；步骤10：计算像元在各波段的值并赋给数组中该像元点相应元素；步骤11：将数据块数组写入目标文件。本发明可有效提高栅格数据坐标转换数据量和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102521884B
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201110423560.4
申请日：2011-12-16
Applicant: 南京大学
IPC: G06T17/10
Abstract: 本发明属于影像处理方法领域，公开了一种基于LiDAR数据与正射影像的3维屋顶重建方法。本方法包括以下步骤：（1）基于三角形簇的LiDAR点屋顶面片分割；（2）基于LiDAR数据与正射影像的屋脊线提取；（3）3维屋顶模型重建。本方法面向3维屋顶模型精细重建的需求，集成LiDAR数据与高分辨率影像，综合利用LiDAR数据高程特性与影像高分辨率特性的互补优势，以“屋顶面片分割-屋脊线提取-3维屋顶模型重建”为主线，实现了基于三角形簇的LiDAR点屋顶面片分割算法、基于LiDAR数据与正射影像的屋脊线提取算法，形成了一种3维屋顶模型重建的新方法，实验证明本方法建模的自动化程度高，正确性和完整性较高、定位精度较高，符合实际应用需求。
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公开(公告)号：CN103324916A
公开(公告)日：2013-09-25
申请号：CN201310227705.2
申请日：2013-06-07
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种基于建筑轮廓的车载和航空LiDAR数据配准方法，该方法从车载和航空LiDAR数据中分别提取二维建筑轮廓，并通过轮廓线段高程分割法得到车载和航空三维建筑轮廓线段；然后分别从车载和航空三维建筑轮廓线段中选取两对轮廓线段，计算该两对三维轮廓线段的初始转换矩阵;然后对初始转换矩阵进行迭代运算，若车载三维轮廓线段和三维建筑轮廓线段中匹配线段的数量大于指定阈值或者匹配线段的数量最多，则所述初始转换矩阵定义为可靠转换矩阵，利用所述可靠转换矩阵完成车载LiDAR数据和航空LiDAR数据的配准。本发明能够实现车载和航空LiDAR数据的自动高精度配准，其配准精度可以达到分米级。
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公开(公告)号：CN103236067A
公开(公告)日：2013-08-07
申请号：CN201310172271.0
申请日：2013-05-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明涉及一种像素级SAR影像时间序列构建的局部自适应配准方法，方法如下：数据预处理之后从主从影像上提取同名特征点对，使用最小二乘法计算二次多项式参数并计算匹配总体误差，然后比较匹配总体误差与给定阈值的大小，若匹配总体误差小于或等于给定阈值，则从影像与主影像的位置关系由上述二次多项式确定，最后进行影像配准；反之，若总误差大于给定阈值，则进行误差点聚类获取畸变区域，将主、从影像的正常区域作为一对新主从影像，畸变区域作为另一对新主从影像，对两对新的主、从影像重复计算二次多项式参数及以后的步骤，直至所有新主、从影像的同名特征点对匹配总体误差小于给定阈值，然后进行影像配准。
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公开(公告)号：CN102073879B
公开(公告)日：2013-01-09
申请号：CN201010568737.5
申请日：2010-12-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06K9/66
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督学习的海岸海洋遥感影像特征地类的识别方法，属于半自动遥感影像识别领域。其步骤为：为每一类特征地物选取标记样本；构建面向对象的遥感影像的分割结果；计算出所有样本像元隶属于各特征地类的初估概率值，计算出样本数据在归为各个特征地类分量的概率；使用特征空间规则对概率图像进行修正；判定其所属特征地类，实现特征地类的识别，并输出识别结果图。本发明结合了先验知识与数据的统计特性，能够用地学先验知识引导数据挖掘过程，实践证明，该算法够能有效地进行遥感影像分类，得到比较满意的结果，并具有高效率、高精度的特点，能够直接应用于国家各级基础地理信息数据库遥感专题信息的维护与更新。
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公开(公告)号：CN102004922B
公开(公告)日：2012-12-26
申请号：CN201010566913.1
申请日：2010-12-01
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了基于骨架特征的高分辨率遥感影像飞机提取方法。其包括以下步骤：选择基于嵌入置信度的遥感影像边缘检测算法进行边缘检测，实现基于嵌入置信度的遥感影像边缘检测算法；地物目标边缘的矢量化；用基于约束Delaunay三角网的算法从地物的矢量边缘提取出地物骨架基线；基于二叉树结构的目标主骨架提取算法；飞机目标主要骨架特征分析；飞机目标的自动识别方法实现。本发明实现了飞机目标的自动识别与提取，取得了较好的识别提取效果。飞机目标骨架特征具有旋转不变性、与其他地物的较高区分度等优良特性；实现了自高空间分辨率遥感影像中高效、精确提取地物目标的矢量边缘；实现了改进的目标主骨架提取。
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