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公开(公告)号：CN112150359A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010969798.6
申请日：2020-09-15
申请人： 中国水利水电科学研究院 , 北京航遥天地科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习和特征点识别的无人机图像快速拼接方法，首先选定一张基准影像，使其与其周围9张临近影像使用基于GPU并行加速优化的改进SURF算法进行特征点的提取，减少了基准影像多次提取特征点所耗费的时间，并减少了影像连乘累积误差，再使用机器学习计算的描述特征向量改进SURF算法的描述特征向量，大幅度提高特征点匹配的精度，实现影像配准。本发明基于SURF算法+机器学习+GPU+PROSAC算法+图像分块拼接技术，构建了一种无人机遥感影像快速高效的处理方法，速度比传统SURF算法运行更快，精度得到了大幅度提高，在实时性方面的发挥更突出。
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公开(公告)号：CN112150359B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010969798.6
申请日：2020-09-15
申请人： 中国水利水电科学研究院 , 北京航遥天地科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习和特征点识别的无人机图像快速拼接方法，首先选定一张基准影像，使其与其周围9张临近影像使用基于GPU并行加速优化的改进SURF算法进行特征点的提取，减少了基准影像多次提取特征点所耗费的时间，并减少了影像连乘累积误差，再使用机器学习计算的描述特征向量改进SURF算法的描述特征向量，大幅度提高特征点匹配的精度，实现影像配准。本发明基于SURF算法+机器学习+GPU+PROSAC算法+图像分块拼接技术，构建了一种无人机遥感影像快速高效的处理方法，速度比传统SURF算法运行更快，精度得到了大幅度提高，在实时性方面的发挥更突出。
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公开(公告)号：CN112750138B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110049394.X
申请日：2021-01-14
申请人： 黄河勘测规划设计研究院有限公司 , 中国水利水电科学研究院
IPC分类号： G06T7/11 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种黄河流域淤地坝空间分布识别方法，通过定期爬取淤地坝的信息以及构建深度学习模型对黄河流域的淤地坝进行识别，实现了黄河流域淤地坝空间分布识别。本发明能将已经建立和正在建设的淤地坝数据归纳进数据库中，不仅在拦泥、淤地、减灾、提高水资源利用率、促进农业退耕、结构调整和经济增长、改善丘陵山区交通和生活条件等方面发挥着十分关键的作用，一旦发生洪涝灾害，就能依据数据库信息，使用遥感影像依据属性坐标信息进行位置的确定，并依据及时获取的遥感信息，进行灾害预警、淤地坝损毁情况识别等灾情信息实时获取，具有重要的实际应用价值，为人们使用水利信息提供极大的便利。
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公开(公告)号：CN110458120A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910752440.5
申请日：2019-08-15
申请人： 中国水利水电科学研究院
发明人： 雷添杰 , 黄锦涛 , 吕娟 , 贾金生 , 郑璀莹 , 王嘉宝 , 张亚珍 , 李曙光 , 李世灿 , 宋宏权 , 张炬 , 慎利 , 宫阿都 , 岳建伟 , 汪洋 , 李爱丽 , 杨会臣 , 宋文龙 , 万金红 , 刘中伟 , 周磊 , 陈强 , 娄和震 , 程子懿 , 路京选 , 李杨 , 程慧 , 李翔宇 , 陈文晋 , 李明宇 , 赵林洪 , 史婉丽 , 徐瑞瑞 , 张鹏鹏
摘要： 本发明提供一种复杂环境下不同车型识别方法及系统，所述复杂环境下不同车型识别方法，利用WGAN网络模型生成每种环境下的第一生成训练样本集，利用CycleGAN网络模型生成不同环境复合的第二生成训练样本集，在增加了训练样本的数量，以达到卷积神经网络训练所需的数据量的同时，可生成各种环境复合的各种复杂环境下的训练样本，采用该训练样本对卷积神经网络进行训练，以实现复杂环境下的不同车型的识别，并提高复杂环境下的不同车型识别准确率。
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公开(公告)号：CN110441773A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910752411.9
申请日：2019-08-15
申请人： 中国水利水电科学研究院
发明人： 雷添杰 , 贾金生 , 郑璀莹 , 李翔宇 , 王嘉宝 , 李曙光 , 张亚珍 , 宋宏权 , 张炬 , 李世灿 , 周磊 , 陈强 , 岳建伟 , 慎利 , 宫阿都 , 吕娟 , 宋文龙 , 李爱丽 , 汪洋 , 杨会臣 , 史婉丽 , 赵春 , 万金红 , 娄和震 , 程子懿 , 冯炜 , 刘中伟 , 路京选 , 曲伟 , 陈文晋 , 李明宇 , 李杨 , 程慧 , 黄锦涛 , 赵林洪 , 徐瑞瑞 , 张鹏鹏
IPC分类号： G01S13/90
摘要： 本发明提供一种高边坡崩塌部位精确定位方法及系统。首先，获取长时间序列的边坡影像，并将长时间序列的边坡影像合成为边坡形变二维图，在所述边坡形变二维图上圈定形变量最大的区域作为形变区域；然后，对形变区域进行线划分，并将线划分后的长时间序列的边坡影像的形变区域进行重叠显示，在重叠影像中选取变化幅度最大的连线对应的区域为监测线区域；最后在监测线区域上选取监测点，通过每个监测点在长时间序列的边坡影像的坐标变化，确定高边坡崩塌部位的位置。本发明采用由面到线到点的监测方式，实现了高边坡质点崩塌部位的精确定位，解决了现有的边坡监测技术中无法精确定位边坡某些形变量大且形变速度较快的部位的变化位置及趋势问题。
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公开(公告)号：CN112733947B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110050642.2
申请日：2021-01-14
申请人： 中国水利水电科学研究院
摘要： 本发明提供了一种尾矿坝空间分布识别系统及方法，属于识别技术领域，包括以下步骤：构建尾矿坝全要素长时序数据集；利用遥感影像构建尾矿坝样本数据库；构建深度学习模型；利用尾矿坝样本数据库训练深度学习模型，得到尾矿坝识别模型；利用所述尾矿坝识别模型对尾矿坝进行识别，完成对尾矿坝空间分布的识别。本发明能将已经建立和正在建设的尾矿坝数据归纳进数据库中，不仅便于使用尾矿坝数据，也能在发生洪涝灾害时，依据数据库信息进行位置的确定，对灾害预警、尾矿坝损毁情况识别等灾情信息实时获取，具有重要的实际应用价值，为人们使用水利信息提供极大的便利。
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公开(公告)号：CN112750138A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110049394.X
申请日：2021-01-14
申请人： 黄河勘测规划设计研究院有限公司 , 中国水利水电科学研究院
IPC分类号： G06T7/11 , G06F16/951 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种黄河流域淤地坝空间分布识别方法，通过定期爬取淤地坝的信息以及构建深度学习模型对黄河流域的淤地坝进行识别，实现了黄河流域淤地坝空间分布识别。本发明能将已经建立和正在建设的淤地坝数据归纳进数据库中，不仅在拦泥、淤地、减灾、提高水资源利用率、促进农业退耕、结构调整和经济增长、改善丘陵山区交通和生活条件等方面发挥着十分关键的作用，一旦发生洪涝灾害，就能依据数据库信息，使用遥感影像依据属性坐标信息进行位置的确定，并依据及时获取的遥感信息，进行灾害预警、淤地坝损毁情况识别等灾情信息实时获取，具有重要的实际应用价值，为人们使用水利信息提供极大的便利。
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公开(公告)号：CN110458119A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910752374.1
申请日：2019-08-15
申请人： 中国水利水电科学研究院
发明人： 雷添杰 , 贾金生 , 王嘉宝 , 郑璀莹 , 李曙光 , 杨会臣 , 张亚珍 , 宋宏权 , 岳建伟 , 慎利 , 宫阿都 , 吕娟 , 宋文龙 , 张炬 , 李世灿 , 周磊 , 陈强 , 李爱丽 , 汪洋 , 娄和震 , 程子懿 , 冯炜 , 史婉丽 , 赵春 , 万金红 , 刘中伟 , 路京选 , 曲伟 , 李翔宇 , 陈文晋 , 李明宇 , 李杨 , 程慧 , 黄锦涛 , 赵林洪 , 徐瑞瑞 , 张鹏鹏
摘要： 本发明提供一种非接触式测量的混凝土骨料级配快速识别方法。本发明运用数字图像处理与深度学习相结合，采集每个大类别的每个石块的多角度照片作为第一训练集，利用图像处理获得骨料属性，进而确定骨料所属的小类别，得到第二训练集，利用第一训练集和第二训练集组成的标准样本库，对改进的卷积神经网络模型进行多次训练，确保改进的卷积神经网络模型的准确性，并且利用训练后的改进的卷积神经网络模型，通过获取的骨料图像建立骨料级配曲线，提高了级配识别的效率，实现了非接触式测量的混凝土骨料级配快速识别。
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公开(公告)号：CN112749905A
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202110049401.6
申请日：2021-01-14
申请人： 黄河勘测规划设计研究院有限公司 , 中国水利水电科学研究院
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/26 , G06F40/216 , G06F40/242 , G06F40/284 , G06K9/62
摘要： 本发明提供了一种基于大数据挖掘的洪涝灾害评估方法，属于洪涝灾害风险评估技术领域。本发明通过网络爬虫等获取大量本发明数据；通过词频‑逆文本频率进行分词处理；通过共词分析，集中词汇对或名词短语的共现情况，来反映关键词之间的关联强度，进而确定这些词反映洪涝发生的等级、时间以及地点；本发明通过文本对应各个主题的概率，进而得知文本中各个词对应各个主题的概率，且知道这个词在文本中的出现次数，求得这个词被各个主题的产生次数；通过文本聚类，筛选出每个地域，单个主题落在地域中，表示该地区某时间发生某种主题等级的洪涝灾害概率较大，为后面做好防汛工作做好准备。
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公开(公告)号：CN112733947A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110050642.2
申请日：2021-01-14
申请人： 中国水利水电科学研究院
摘要： 本发明提供了一种尾矿坝空间分布识别系统及方法，属于识别技术领域，包括以下步骤：构建尾矿坝全要素长时序数据集；利用遥感影像构建尾矿坝样本数据库；构建深度学习模型；利用尾矿坝样本数据库训练深度学习模型，得到尾矿坝识别模型；利用所述尾矿坝识别模型对尾矿坝进行识别，完成对尾矿坝空间分布的识别。本发明能将已经建立和正在建设的尾矿坝数据归纳进数据库中，不仅便于使用尾矿坝数据，也能在发生洪涝灾害时，依据数据库信息进行位置的确定，对灾害预警、尾矿坝损毁情况识别等灾情信息实时获取，具有重要的实际应用价值，为人们使用水利信息提供极大的便利。
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