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公开(公告)号：CN119312064A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411657197.6
申请日：2024-11-19
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开一种环形放射状道路网模式识别方法和装置、系统、存储介质，属于城市交通系统技术领域，包括：步骤S1、建立道路网对偶模型；步骤S2、根据道路网对偶模型，提取道路网络的骨架线；步骤S3、根据骨架线，提取道路网的模糊辐射中心、辐射边和环路；步骤S4、基于权重对辐射边与环路的重要性得分进行评估，以实现环形放射模式判别。采用本发明的技术方案，能够提高模式识别的效率和准确性，更好地揭示道路网络的结构特征。
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公开(公告)号：CN117109426B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311088473.7
申请日：2023-08-28
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开提出一种融合GNSS/InSAR观测资料的三维形变场建模方法，包括：解算InSAR视线向速度场、统一GNSS和InSAR数据的空间参考基准、InSAR数据结果精度验证、基于最小二乘法解算三维形变场和结果分析验证五部分。该方法通过高精度时间序列方法处理InSAR数据，且基于两种数据空间参考基准的差异，改正InSAR数据的长波长误差，通过内符合精度的验证保证结果的精确性。最后基于最小二乘原理，联合解算获取了大范围高精度高空间分辨率的三维形变场，结合区域构造变形资料，验证了结果的精确性。结果表明，本方法具有高度的科学性与适用性，可提供可靠的数据支撑。
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公开(公告)号：CN117251740A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311226812.3
申请日：2023-09-22
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 本发明公开一种顾及多特征的点群相似性评价方法，包括：(1)进行n次点群数据综合；(2)提取点群分布轴线，计算各点到分布轴线的垂直距离并构造距离向量，使用余弦相似度计算距离相似度；(3)构建点群的Voronoi图，根据邻接关系生成邻域表并构建拓扑图结构，创建Node2Vec模型计算拓扑相似度；(4)根据密度构建方向玫瑰图，利用统计加权法求出方向玫瑰图的主方向，引入置信区间计算主方向分布范围，使用重叠系数计算主方向相似度；(5)通过计算点群的离散系数计算离散度相似度；(6)利用层次分析法确定四个因子的权重；(7)将四个因子的相似度加权求和，得到多尺度点群的整体相似度。本发明的方法不仅考虑到综合前后点群拓扑邻接关系的变化并将这种变化通过图来反映，还在顾及点群密度特征的基础上进行点群分布主方向的判断及相似性计算。
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公开(公告)号：CN117173455A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311007270.0
申请日：2023-08-11
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/40 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于骨架线的建筑物形状分类方法，包括：(1)在继承传统模板匹配方法优势的基础上，结合建筑学中建筑形态分类及现实生活中建筑物形状特征扩充建筑物模板库；(2)通过构建最小二乘模板以规避建筑物细小凹陷与突出对整体形态的影响；(3)提取建筑物骨架线，并计算其特征向量；(4)利用余弦相似度计算建筑物及模板骨架线的特征向量的相似度，选取相似度最高的模板为建筑物形状分类结果。本发明的方法使得建筑物分类结果更加合理和精细，有效解决了局部特征对建筑物整体形状描述的干扰问题，利用余弦相似度衡量特征向量之间的相似程度，识别精度较高，为进一步的建筑物匹配及其综合评价等操作打下了基础。
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公开(公告)号：CN114913263B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202110175507.0
申请日：2021-02-06
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06T11/20
Abstract: 本发明公开一个基于多尺度空间相似度的线状地物自动化简方法，包括：地图比例尺变化与曲线目标相似度的函数关系推导方法、曲线目标相似度与Douglas‑Peucker化简法阈值ε的函数关系推导方法，并最终得出ε与比例尺变化的函数关系，由此实现线状要素化简的全自动化。该方法不仅实现了Douglas‑Peucker算法的全自动化，而且其对曲线的化简结果与经验丰富的制图员的手工化简结果具有高度的相似性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117009677A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311099017.2
申请日：2023-08-30
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06F16/9536 , G06F16/29 , G06N3/0895 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种运用对比学习和协同过滤的微地图冷启动推荐方法，包括:首先，利用编码器分别生成微地图数据的协同嵌入特征与共现协同嵌入特征；其次，引入对比学习框架，将两种协同嵌入特征的共现信号间接引入到内容协同模块中；进而，通过模型学习共现协同信号，并依此纠正协同嵌入的模糊嵌入；最后，利用共现协同过滤模型得到微地图数据推荐结果.该方法对微地图数据传播具有较强的快速性、精准性，并且解决并优化了微地图推荐中所遇到的冷启动问题，可高效率传播微地图产品。
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公开(公告)号：CN116071455A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310064039.9
申请日：2023-01-29
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06T11/20 , G06V10/762 , G06V10/74
Abstract: 本发明公开了一种基于同尺度相似关系的道路网stroke生成方法，涉及地图自动综合技术领域，包括：顾及道路网几何特征、拓扑特征与语义特征的路段间相似度计算；根据交通流量在所有未处理的道路中，选定交通流量最大的道路段为stroke的起始路段；选择与起始路段相似度值最大的路段为连接路段，由此得到确定的stroke生成结果。本发明采用上述的一种基于同尺度相似关系的道路网stroke生成方法，不仅解决了起始路段确定与连接路段的选择问题，生成的结果也更符合实际，为后续的道路网选取提供了有效支撑。
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公开(公告)号：CN111047019B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201811190242.6
申请日：2018-10-12
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 利用脉冲耦合神经网络并行处理及自动波特性，提出了一种顾及设施点相关联路网属性的网络加权Voronoi图算法。算法首先将道路网按其节点划分为不同的弧段，并将道路网所有节点视作神经元，原始点群视为初始神经元，由其发出的自动波并发地沿着神经元间的最短路径向外传输，直至所有的神经元均被点火且正在传输的自动波传输停止。算法在自动波传输过程中，将点群权重及相关联的道路网属性等信息作为约束条件控制自动波的波速，在网络Voronoi图的构建过程中顾及了点群权重及周边道路网等信息对点群辐射范围的影响。最后，通过实际POI点辐射范围的试验，表明了算法的可行性、适用性及高效性。
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公开(公告)号：CN108388540B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN201810172774.0
申请日：2018-03-01
Applicant: 兰州交通大学
Abstract: 道路网选取因素的确定是道路网选取的基础，针对已有算法没有充分考虑模糊因素在道路选取时的作用的问题。本文提出了道路选取过程中应考虑到的几种模糊因素，借助模糊数学综合评价方法对其进行了综合评价，并将评价结果与基于网眼密度的道路网选取算法进行了融合。实验表明，考虑了模糊因素后的道路网选取在继承了基于网眼密度算法优点的基础上保留了某些交通流量大、具有历史意义或经济价值的“重要”道路，相应地删除了个别同等级但上述意义相对较小的道路，道路网选取结果更加合理，更加符合人们的实际需求。
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公开(公告)号：CN111507454B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910090285.5
申请日：2019-01-30
Applicant: 兰州交通大学
IPC: G06N3/04 , G06V10/80 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 受光学传感器自身限制，拍摄的多高光谱影像在获取高的光谱分辨率的同时，不可避免的需要牺牲其空间分辨率。本发明提出一种改进交叉皮质神经网络模型，可将高空间分辨率细节信息融合注入多高光谱遥感影像，从而获得兼有高空间分辨率和光谱分辨率的融合影像。对比实验结果表明，本发明方法优于经典的遥感影像融合方法，同时具有较小的光谱扭曲和细节失真。
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