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公开(公告)号：CN108038450A
公开(公告)日：2018-05-15
申请号：CN201711338047.9
申请日：2017-12-14
Applicant: 海安常州大学高新技术研发中心 , 常州大学
CPC classification number: G06K9/00651 , G06K9/4652 , G06K9/6269 , G06T7/0004
Abstract: 基于无人机和图像识别的水面污染物检测方法，属于水污染物检测技术中的水面漂浮物检测方法，本发明由无人机上设置的控制模块、图像采集模块、GPS模块和数据存储模块和地面服务器中设置的水面污染物监测模块和污染区域标注模块组成，污染区域标注模块在电子地图上标注出污染物所在区域，可为后期的清污工作提供依据。在现有基于图像识别的水面污染物检测技术的基础上，本发明借助于无人机灵活、机动的采集图像特点，能涉足人类不易到达和固定摄像头不易安装的地方，扩大监测面积，实现监测水域全覆盖，且不受人类主观因素的影响，能提高检测的准确性和可靠性，为水面污染物的监控和清除提供参考。
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公开(公告)号：CN107958183A
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201710664849.2
申请日：2017-12-02
Applicant: 中国地质大学(北京)
CPC classification number: G06K9/00651 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T2207/10032 , G06T2207/20036
Abstract: 一种高分辨率遥感图像的城市路网信息自动提取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、基于改进的分水岭分割算法，选择适当的局域同质性阈值、剔除局部极小值小面积区域、去除小斑块和区域合并来解决过分割问题；步骤2、面向对象方法中采用的几何特征和上下文特征，利用城市路网特征对道路影像对象进行提取并对影像中的遮挡问题进行处理；步骤3、高分辨率影像中道路交叉口自动提取的方法快速、准确地提取出道路交叉口的位置，为道路的拓扑连接提供依据；步骤4、针对面状道路中的孔洞、路段间的断裂、“同谱异物”的噪声问题对道路进行进一步修正，并为道路提取的拓扑连接打下基础，对道路提取结果中较大的道路中断，采用两种拓扑连接方法有效地连接了道路条带间以及道路交叉口位置处的道路中断，进一步完善了路网信息。
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公开(公告)号：CN107944387A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711175119.2
申请日：2017-11-22
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/00637 , G06F17/5009 , G06K9/00651
Abstract: 本发明请求保护一种基于半变异理论的城市热岛空间异质性分析方法，该方法包括：通过现有的方法针对研究区域的TM8遥感影像进行图像预处理，并反演得到地表温度影像。针对复杂地形研究区域进行层次划分，并建立模型。结合各向变异函数和各向分维数的实验数据，进行多次的验证分析，得到城市热岛在各种典型地物特征所存在的层次上的最优表现尺度。最后在整个研究区域构建全向半变异函数的套合结构模型，其可以同时表示在不同尺度层次上城市热岛所表现出的全向空间异质性。从而对整个研究区域城市热岛的空间异质性结构进行全面的分析描述，并将定性分析进行量化。本发明可用于像重庆市这种具有复杂地形的研究区域，本方法分析精度高。
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公开(公告)号：CN107704840A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710998537.5
申请日：2017-10-24
Applicant: 汕头大学
Inventor： 闫敬文
CPC classification number: G06K9/00651 , G06K9/6256
Abstract: 本发明实施例公开了基于深度学习的遥感图像道路检测方法，首先，获取深度学习中卷积神经网络训练和测试所需要的训练集数据库和测试集数据库。对训练集和测试集数据库进行机器预处理，分别得到训练集和测试集数据库的标签，然后，利用卷积神经网络对训练集数据库进行训练，该卷积神经网络中的激活函数不同于一般的卷积神经网络结构，将采用MFM激活函数。在caffe开源平台训练得到caffemodel，用于存储数据特征，最后，利用得到的caffemodel对测试集数据库进行测试，为了得到更佳精确的结果，将人工标记数据标签，进一步进行微调整，从而得到最后的模型。
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公开(公告)号：CN107679498A
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201710943295.X
申请日：2017-10-11
Applicant: 防灾科技学院
CPC classification number: G06K9/00651 , G06K9/40
Abstract: 本发明公开一种机载激光点云城区道路识别方法，主要步骤为先转换3D激光点云为2D图像模式；其次选择道路特征点作为种子点；再次基于激光点云的高差和亮度属性，利用区域增长法分类初始道路；然后填充道路空白并平滑道路边界；采用骨架化算法识别城区道路中线；经过道路中线去躁，跟踪并联接道路中线点为矢量道路线，使用抽稀算法删除弯曲度较小的点，最后通过曲线拟合法平滑道路网。本发明实现了在复杂场景下的城区道路网的高精度识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107463901A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710666262.5
申请日：2017-08-07
Applicant: 中国科学院遥感与数字地球研究所
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/0063 , G06K9/00651 , G06K2009/00644
Abstract: 本发明涉及一种多尺度区域洪涝灾害危险性遥感评估方法和系统，该方法利用多源多平台遥感数据协同提取洪涝灾害水体特征信息，形成水体空间分布数据；通过洪涝灾害水体临界特征分析，结合历史洪涝灾害发生发展过程中的环境因子，建立基于水体临界特征的洪涝灾害长时间序列数据集；然后按照推理算法从灾害淹没范围和灾害损失程度进行多尺度区域洪涝灾害危险性等级评估，生成洪涝灾害危险评估空间分布结果。该方法对于加强灾害预警、规避风险等具有十分重要的作用，可以最大化地降低洪涝灾害造成的损失，是进行灾害危险管理及决策的重要科学依据。
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公开(公告)号：CN107430815A
公开(公告)日：2017-12-01
申请号：CN201680013184.2
申请日：2016-03-15
Applicant: 宝马股份公司
CPC classification number: G06K9/00812 , G06K9/00651 , G06K9/00785 , G06K9/00818 , G08G1/04 , G08G1/143 , G08G1/144 , G08G1/147
Abstract: 本发明涉及一种用于自动识别在至少一个街道中的停车区的方法，在该方法中：a)提供计算单元；b)从外部数据存储器中读入以所述至少一个街道的全景图像形式的信息；c)从地图数据库中读入以所述至少一个街道的道路图像形式的信息；d)生成保持全景图像的内部数据库；e)就车辆存在方面对所读入的全景图像进行分析；f)就路牌和交通标志的存在方面对所读入的全景图像进行分析；g)针对至少一个所选街道，从对车辆存在的分析和对路牌和交通标志的存在的分析中查得可预期的存在的禁止长时停车区/禁止临时或长时停车区；h)生成并存储如下数据组，该数据组包含所查得的关于识别出的车辆、路牌的信息以及包含禁止长时停车区/禁止临时或长时停车区和停车区的标志；以及i)在终端设备上对包含在所述数据组中的信息进行可视化。此外，本发明涉及用于实施所述方法的计算机程序产品和系统。本发明提供与在事先选择的地区中的可能的停车区有关的信息。
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公开(公告)号：CN107229910A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710353515.3
申请日：2017-05-18
Applicant: 北京环境特性研究所
CPC classification number: G06K9/00651 , G06K9/3233 , G06K9/342 , G06K9/4676 , G06T7/136 , G06T7/49
Abstract: 本发明提供一种遥感图像结冰湖泊检测方法，其中，所述方法包括：纹理提取步骤：对待检测的遥感图像进行纹理特征提取并得到分形维数图；能量分析步骤：利用区域对比度和局部熵特征分析所述分形维数图的局部图像块的能量特性；结果输出步骤：根据分析的能量特征输出检测结果。本发明还提供一种遥感图像结冰湖泊检测系统。本发明提供的技术方案通过分析结冰湖泊特有的纹理特征，将干扰源从背景中提取出来，在低噪比/信杂比场景中具有很好的效果，并且该方法运行速度快，容易编程，可以跨平台在各类系统下实现及运行。
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公开(公告)号：CN106997466A
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201710236522.5
申请日：2017-04-12
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00651
Abstract: 本申请公开了用于检测道路的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取预定区域的图像；对图像进行语义分割，得到与图像中各个像素对应的区域为道路区域的第一概率；获取目标终端的历史位置信息集合；响应于历史位置信息集合中存在所指示的历史位置处于预定区域内的历史位置信息，根据历史位置信息校正第一概率，得到第二概率；将第二概率大于预设阈值的像素对应的区域确定为道路区域。该实施方式提高了道路检测的准确性。
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公开(公告)号：CN106570485A
公开(公告)日：2017-04-19
申请号：CN201610982977.7
申请日：2016-11-09
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00637 , G06K9/00651
Abstract: 本发明一种基于深度学习的筏式养殖遥感图像场景标注方法，它有四大步骤：步骤一：计算机读取数据；步骤二：构造多尺度纯卷积神经网络网络；步骤三：训练网络；步骤四：图像标注，得到最终的结果图。本发明克服了现有技术的不足，很好地解决了筏式养殖遥感图像场景标注问题，自动化程度和标注精度均较高，能够大幅度降低人工成本，因此该方法可以应用于筏式养殖遥感图像的标注中，具有广阔的应用前景和价值。
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