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公开(公告)号：CN118628760A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410712136.9
申请日：2024-06-04
申请人： 南通大学
摘要： 本发明公开一种融合nDSM的深度学习线特征提取方法，该方法利用无人机摄影测量获取的测区航拍照片，利用照片进行三维重建，生成DOM、DSM和三维点云；利用CSF算法分割地面点，采用反距离权重方法进行插值，生成DEM；利用地图代数计算将DSM与DEM进行相减，得到nDSM，并标准化为8位图像；接着制作深度学习训练样本数据集，利用DOM和nDSM构建四通道图像并分块，制作深度学习训练样本数据集；利用深度神经网络进行训练和模型验证，增量式构建满足泛化性的线特征提取样本数据集，实现对无人机摄影测量图像线特征的准确提取。本发明实现了基于深度学习的无人机遥感图像线特征智能提取，有效提高了线特征提取的准确性和几何完整性，满足城市建筑三维模型重建的需要。
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公开(公告)号：CN113177956B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110508833.9
申请日：2021-05-11
申请人： 南通大学
IPC分类号： G06T7/11 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T5/50 , G06T5/70 , G06T5/73 , G06T5/40 , G06T5/60
摘要： 本发明公开一种面向无人机遥感影像的语义分割方法，首先进行了分块处理，然后逐块进行遥感影像语义分割，这降低了方法读取遥感影像数据的规模，减少了语义分割处理中出现内存溢出的风险。本发明设计并实现了变焦器用于提取不同空间范围的目标图像，通过构建特征化的图像金字塔，保留了目标图像中最完备的关键特征信息，能够得到最为准确的分类预测值，从而确保像元的高分类精度。本发明在实施中将图像切片采用多进程、图像语义分割并行处理方式，用以降低总体运行时间成本。本发明在分类器中使用轻量化的卷积神经网络，在确保图像分类精度不降低的情况下，最大程度地降低了模型体量，减少了方法在应用中耗占的内存及磁盘空间。
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公开(公告)号：CN112884886B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110288746.7
申请日：2021-03-17
申请人： 南通大学
IPC分类号： G06T17/00
摘要： 本发明公开一种自适应搜索半径的三维点云管道提取与建模方法，该方法首先对原始点云进行重采样，得到密度相对均匀的采样点云；利用局部采样点其邻域内点云的对称性计算近邻点集的对称平面；接着计算邻域点云的管道走向，根据走向获取管道纵剖面点云切片，利用圆拟合计算管道中轴点。通过对采样点集的每个点进行同样的计算，得到整个管道的中轴点集。在计算的过程中通过自适应的变化搜索半径，以适应不同直径的管道中轴点集提取。接着利用曲线追踪方法提取管道的中轴线，根据提取的中轴线构建管道三维模型，实现最终的三维管道模型构建。该方法可以应用于激光扫描管道过程中产生一定程度数据缺失和噪声情况下三维点云管道的提取。
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公开(公告)号：CN115018249A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210447993.1
申请日：2022-04-26
申请人： 南通大学
IPC分类号： G06Q10/06 , G06F30/23 , G06F30/13 , G06T17/20 , G06F119/02
摘要： 本发明公开一种基于激光扫描技术的地铁站施工质量评价方法，该方法首先对施工现场获取的三维激光点云与设计BIM模型进行粗略对齐；接着基于点‑线距离的最近点迭代算法（PL‑ICP）实现点云数据与BIM模型的坐标精对齐，将激光点云与BIM模型转换到同一个坐标系下；对激光点云数据进行降采样，通过点云语义分割提取建筑物的结构表面（墙面、楼板）和结构柱；对地铁站立面、楼板（顶底板）计算距离偏差，生成距离差分布图，对距离偏差进行可视化，对提取的结构柱计算角点距离偏差和角度偏差，对偏差进行统计分析。该方法可实现点云数据和设计BIM模型的精确对齐，满足基于激光点云进行地铁站施工质量评价的需要，通过对施工过程的动态监测实现对施工质量的控制。
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公开(公告)号：CN111910423B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202010736242.2
申请日：2020-07-28
申请人： 南通大学
IPC分类号： D06M11/79 , D06M13/513 , C04B16/06 , C04B20/12 , C01B33/145 , B82Y40/00 , D06M101/24 , D06M101/28
摘要： 本发明提供了一种亲油改性PVA纤维及沥青复合材料的制备方法，S10将二乙胺、二乙烯三胺以及环己胺混合制备碱性催化剂；S20使用碱性催化剂与正硅酸四乙酯(TEOS)，制备纳米级二氧化硅(SiO2)溶胶；S30将PVA纤维加入到所述纳米级SiO2溶胶中，在40～80℃下反应40～120min获得具有纳米级粗糙表面的PVA纤维；以及S40将十六烷基三甲氧基硅烷(HDTMS)水解液加入到所述纳米级粗糙表面的PVA纤维中，在40℃～60℃下振荡反应40～120min，经烘燥后获得亲油疏水性的PVA纤维。使用TEOS以及HDTMS在碱性条件下改性PVA纤维可以显著提高PVA纤维的亲油性，将改性PVA纤维用于加强沥青混凝土可以显著的提高PVA纤维的分散性及界面结合力。
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公开(公告)号：CN113669261A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110854357.6
申请日：2021-07-28
申请人： 南通大学
IPC分类号： F04D13/06 , F04D13/12 , F04D29/70 , F04D15/00 , F04D15/02 , F04D29/40 , B01D29/03 , B01D29/64 , B01D35/02 , B01D29/50 , F03B13/00 , E03B5/00
摘要： 本发明提供了一种节能型的小型灌溉区泵站及其使用方法，属于水利技术领域。解决了的技术问题是在灌溉区出现水涝情况时不方便进行排涝处理。其技术方案为：包括站体和防雨罩，站体的横槽连接有连接结构，U形支撑板的内壁和U形限位板的内壁贴合滑动连接有挡板，挡板均匀开设有用于过滤的横孔；挡板连接有用于清理杂质的杂质清理结构；站体的顶部左端固定连接有L形管；站体的凹槽左端连接有用于驱动方式调节的驱动结构。本发明的有益效果为：本发明泵站便于根据实际情况进行调整灌溉或者排涝，功能丰富。
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公开(公告)号：CN114998474B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202210570931.X
申请日：2022-05-24
申请人： 南通大学
摘要： 本发明公开了一种基于激光点云的规则建筑立面快速制图方法，该方法利用激光扫描单栋建筑三维点云和建筑物外轮廓线作为输入，首先从建筑物外轮廓线中提取轴网，确定建筑物的东西南北四条轴线；接着利用建筑外轮廓线从原始点云分割建筑立面，根据距离阈值将点云投影到轴网上，得到建筑物点云在轴网立面的投影；再对投影后的立面点云提取线特征并规则化；然后通过胞腔复形的语义标注实现建筑立面的门、窗要素提取；最后识别门、窗要素重复模式，通过重复模式的复用实现建筑立面的快速制图。本发明方法实现了基于激光点云的建筑物立面快速制图，减少人工交互，节约制图时间，提高城市建筑测绘制图的效率。
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公开(公告)号：CN118364925A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410491957.4
申请日：2024-04-23
申请人： 南通大学
IPC分类号： G06N10/20 , G06N10/70 , G06F18/214
摘要： 本发明涉及量子机器学习技术领域，尤其涉及一种优化量子神经网路改进振幅编码的方法。解决了量子自注意模型规模过大的问题。其技术方案为：S1、收集二分类数据集，加载二分类数据集；S2、将加载后的数据集，对样本特征进行重排；S3、根据重排特征两次简化之后的特征；S4：自注意机制的向量Q,K,V操作通过编码层已经得到，继续构建量子自注意模型训练层，以实现自注意机制公式的计算。本发明的有益效果为：量子自注意模型的量子位减少；量子自注意模型产生更少的训练损失以及更好的收敛效果；量子自注意模型的线路设计层次灵活多变。
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公开(公告)号：CN113160235B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202110598912.3
申请日：2021-05-31
申请人： 南通大学
摘要： 本发明公开了一种基于内部圆和邻接图的房间分割方法,该方法首先对激光扫描得到的二维占用概率栅格地图进行距离变换，计算每个像素其最近邻占用点的距离值；接着采用内部圆填充自由空间，构建室内自由空间的内部圆逼近；基于内部圆的邻接关系构建室内拓扑网络，采用带权重无向邻接图构建内部圆之间的关联关系；基于规则对无向图边进行增加和删除，实现图的连通子图分割；通过对内部圆连通子图进行合并，得到不同的邻接圆聚类，赋予邻接圆聚类不同的房间语义信息，最终实现室内自由空间（即房间）的语义分割。该方法可以应用于移动机器人激光扫描过程中对室内空间的房间分割和任务规划。
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公开(公告)号：CN113674436B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110910770.X
申请日：2021-08-09
申请人： 南通大学
IPC分类号： G06T19/20
摘要： 本发明公开一种基于Revit API的建筑楼层外立面提取方法，包括以下步骤；步骤一：定义名为Execute方法，并进行系统环境初始化；步骤二：获得某一楼层的标高对象，创建标高过滤器；步骤三：在该楼层外围创建一组辅助墙对象Wi，其中放置一个辅助房间对象R；步骤四：依托创建的辅助房间对象R，提取直接附着于该楼层外墙的建筑构件，并加入选择集；步骤五：依托所创建的辅助房间对象R，提取不直接附着于该楼层外墙的建筑构件，并加入选择集；步骤六：从选择集中删除步骤三中所生成的辅助墙对象Wi；步骤七：将选择集中的建筑构件拷贝到目标文件中，并进行保存。本发明可对整幢建筑的外立面进行提取，有效缩减整幢楼的数据量，使得BIM模型可以有效应用于城市级别场景中。
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