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公开(公告)号：CN118551665B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411009138.8
申请日：2024-07-26
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及地表形变监测领域，具体涉及一种基于InSAR和双向门控循环单元的地表形变预测方法。利用InSAR方法获取地表形变数据和环境因子特征数据并进行时序差分，根据得到地表形变时序序列和环境因子特征时序序列建立原始数据集；构建基于双向门控循环单元的多输出地表形变预测网络，包括全局‑局部特征提取模块、多因素交叉注意残差模块和嵌入自注意机制的局部残差模块；将原始数据集输入多输出地表形变预测网络中，获取地表形变预测结果。本发明构建的预测模型能够对前后向以及关键的形变特征进行捕捉，从而实现高精度、有效的长时序地表形变预测。
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公开(公告)号：CN117351239B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202311315929.9
申请日：2023-10-11
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06V10/74 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/088
摘要： 本发明公开了一种基于图卷积自编码器的道路网相似度计算方法，包括：(1)首先构建道路网的对偶图，并基于结构的整体与部分之间的关系原则，从全局、局部及连接特性三个方面出发，将道路网空间特征信息赋予对偶图节点，得到道路网图结构的定量化表达；(2)其次利用图卷积自编码器对道路网图的节点特征信息和结构信息进行聚合和更新，形成对道路网的深度认知，得到道路网节点信息的编码表达；(3)最后，利用平均池化操作将复杂的高维度特征空间映射到易于度量的低维特征空间得到一组特征向量，并利用余弦相似度计算其相似性。本发明的方法计算出的相似度具有较高的灵敏度，和实际的道路变化情况保持了较高的一致性，比较符合人类的认知。
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公开(公告)号：CN118051576A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410214122.4
申请日：2024-02-27
申请人： 兰州交通大学
摘要： 本发明公开了微地图方向距离模型系统。该方法的提出从为微地图辅助寻路提供技术支持出发，分析路径数据的构成，并对其构成要素进行分类，根据不同类别的构成要素开发一种不需重复建模的空间方向关系模型，依托欧式距离设计空间距离的计算方法，为微地图辅助寻路提供详细的方向和距离信息。该方法仅需构建一次方向模型，有效避免多次构建方向模型造成的冗余问题，而且在描述距离信息的同时还顾及了弱方向感大众这一群体。
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公开(公告)号：CN117272063B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311235494.7
申请日：2023-09-22
申请人： 兰州交通大学
摘要： 本发明公开一种顾及多特征的多尺度道路网相似性计算方法，由多尺度道路网骨架线结构相似性计算和局部特征相似性计算两个部分组成。首先，生成道路网stroke，提取道路网骨架线，将骨架线转化为结构树形式，通过计算多尺度道路网结构树的结构相似性来评价道路网骨架相似性；其次，使用道路网眼的概念领域图差异矩阵计算多尺度道路网的拓扑相似性，使用道路网眼的密度大小计算多尺度道路网的几何特征相似度，使用矩阵的形式将道路网的等级融入到拓扑、几何相似性计算中得到多尺度道路网的局部相似性。该方法不仅顾及了多尺度道路网的骨架线结构相似性，而且更好地考虑了局部相似性计算过程中的语义信息。
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公开(公告)号：CN117671167A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311363933.2
申请日：2023-10-19
申请人： 兰州交通大学
摘要： 本发明提出一种基于山体阴影分析的启发式DEM综合方法，该方法采用山体阴影分析和局部邻域分析方法分别提取DEM数据隐含的地形骨架特征线和地形特征点，以特征线和特征点作为约束，进行重采样和DEM内插，本质上是一种启发式DEM综合方法。首先，需要设定山体阴影分析及DEM综合的超参数，构建山体阴影分析的光照模型；然后，基于山体阴影分析方法提取DEM数据隐含的地形骨架特征，基于局部邻域分析提取DEM数据中的高程地形特征点；最后，基于提取的特征要素将DEM数据分为特征数据和非特征数据两类，分别采用重采样和反距离插值方法进行启发式DEM综合。实验表明，本发明能更加简单、有效地实现启发式DEM综合，且综合结果符合空间认知和DEM表达的基本规律，可以有效提升DEM尺度变换的效率并改善DEM综合效果。
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公开(公告)号：CN117671165A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311359807.X
申请日：2023-10-19
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06T17/05 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种基于图注意力网络(Graph Attention Network,GAT)的不规则三角网数字高程模型TIN的制图综合方法，包括步骤如下：首先以TIN的顶点作为图节点，以TIN的边作为节点之间的邻接边，构建一个基于图注意力机制的图卷积神经网络，其中，图节点的特征矩阵包括点的几何、统计和空间关系特征，边的注意力权重由TIN结构中邻接边的上下文关系确定。其次，使用三维道格拉斯扑克算法对TIN顶点进行综合，以此获取图节点的标签数据，并将其引入GAT网络用于学习节点的保留和舍弃。最后，基于TIN顶点的分类结果实现TIN的制图综合。本发明通过图卷积神经网络进行地形特征的学习，实现了领域知识和数据驱动相结合的智能化TIN综合。
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公开(公告)号：CN117453838A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311253126.5
申请日：2023-09-27
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06F16/29 , G06F16/9536 , G06F16/9537 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06Q10/047 , G06F40/295 , G01C21/32
摘要： 本发明公开了一种城市内涝场景下的微地图制作方法。该方法从提高制图时效和用户寻路角度考虑，基于社交媒体数据丰富的时空动态性，从海量的文本信息中快速抽取出地名地址信息，将制图流程总共分为四个阶段：数据获取、涝点提取、路径推荐和场景应用。快速识别出内涝点位置，以生成的道路网级别的城市内涝地图为基础，为用户推荐避开危险路段的最佳路线，最后用户参与并绘制城市内涝场景下的微地图。本发明避免了地理信息冗余，提高了制图时效与用户参与度，为地图制图方法的研究提供了新的思路。
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公开(公告)号：CN117351239A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311315929.9
申请日：2023-10-11
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06V10/74 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/088
摘要： 本发明公开了一种基于图卷积自编码器的道路网相似度计算方法，包括：(1)首先构建道路网的对偶图，并基于结构的整体与部分之间的关系原则，从全局、局部及连接特性三个方面出发，将道路网空间特征信息赋予对偶图节点，得到道路网图结构的定量化表达；(2)其次利用图卷积自编码器对道路网图的节点特征信息和结构信息进行聚合和更新，形成对道路网的深度认知，得到道路网节点信息的编码表达；(3)最后，利用平均池化操作将复杂的高维度特征空间映射到易于度量的低维特征空间得到一组特征向量，并利用余弦相似度计算其相似性。本发明的方法计算出的相似度具有较高的灵敏度，和实际的道路变化情况保持了较高的一致性，比较符合人类的认知。
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公开(公告)号：CN117217973A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311181041.0
申请日：2023-09-14
申请人： 兰州交通大学
摘要： 本发明公开一种运用马氏距离和ISS特征点的三维点云数据水印方法，包括运用马氏距离的零水印方法和运用ISS特征点的数字水印方法。首先，利用马氏距离的尺度不变性，计算点云数据的马氏距离以构建特征矩阵与水印信息异或运算生成零水印；其次，提取点云数据的ISS关键点作为特征点；最后，以X和Y坐标作为索引，将水印信息嵌入到特征点的颜色信息上。利用马氏距离的尺度不变形和ISS特征提取的稳定性，本方案的鲁棒性得到了增强。本发明在确保点云数据坐标无损性的同时具有较大的水印容量，并且对于常见的几何攻击、简化攻击、裁剪攻击、重排序和噪声等攻击具有良好的鲁棒性。为三维点云数据的版权保护提供了一种新的解决方案。
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公开(公告)号：CN114943086B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202210546231.7
申请日：2022-05-18
申请人： 兰州交通大学
IPC分类号： G06F21/60
摘要： 本发明公开一种可溯源泄密用户的矢量地理数据脱密方法，包括：利用数字指纹嵌入后出现轻微误差的思想和数字指纹溯源初始泄密用户的原理，对地图数据进行误差随机干扰，达到地图脱密的目的。完成脱密的数据，携带有用户唯一标识的数字指纹，在出现非法传播时可以溯源到非法获取脱密数据的泄密用户。该方法可以达到较好的脱密效果，且在使用中出现泄密者时可溯源到非法获取脱密数据的泄密用户，保证了涉密矢量地理数据的共享安全性与共享可用性。
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