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公开(公告)号:CN113658338A
公开(公告)日:2021-11-16
申请号:CN202110982203.5
申请日:2021-08-25
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种点云树木单体分割方法、装置、电子设备及存储介质,包括:根据预设高度,将原始树木点云数据划分为第一点集合和第二点集合,其中,第一点集合中的点的z坐标值大于预设高度,第二点集合中的点的z坐标值小于预设高度;采用预设聚类算法,对第二点集合进行处理,获取n个聚类点集合;将各聚类点集合中的第一点,分别与第一点集合中的点进行比较,根据比较结果将第一点集合中的点进行划分,获取n个目标分割结果。通过上述步骤,可以首先通过对树干上的点进行聚合分类,再将树冠层的点云数据按照树干上的点的聚类集合进行分割,可以充分适应树木的生长特点,使得对点的分类足够准确,从而使得点云树木单体分割的结果更加精准。
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公开(公告)号:CN116385772A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310215947.3
申请日:2023-03-07
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V20/10
Abstract: 本申请提供了一种样本生成方法、装置、设备及存储介质,其中,该方法包括:将原始样本映射到第一标签体系中,得到原始样本的样本标签,然后根据样本标签映射得到业务标签,再基于业务标签对原始样本进行分类、切片和填充,得到最终的目标样本。本申请将样本的建立与使用相互隔离,解除其耦合关系,从而克服标签不统一以及样本标签语义不准确的问题,实现了样本真正的复用。
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公开(公告)号:CN116383276A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310366570.1
申请日:2023-04-06
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/27 , G06F16/22
Abstract: 本发明提供了一种矢量数据的分析方法、系统及电子设备,该方法首先获取待分析的矢量数据,并确定矢量数据对应的固定层级网格索引以及形态参数;然后利用固定层级网格索引以及形态参数计算矢量数据的尺度系数以及最优网格索引层级;再将最优网格索引层级对应的网格索引确定为计算网格索引,并利用计算网格索引对矢量数据进行关联计算,得到叠加数据对;然后利用预设的数据去重策略对叠加数据对中包含的跨网格数据进行去重处理;最后对已完成去重处理的叠加数据对进行叠加计算,得到矢量数据的分析结果;该方法可以创建负载更为均衡的分布式计算,从而大大提升不同尺度下矢量数据的分布式计算性能,充分利用计算资源,缩短计算时间。
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公开(公告)号:CN118037567A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410300992.3
申请日:2024-03-15
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司
IPC: G06T5/50
Abstract: 本申请提供了一种图像融合处理方法、装置、电子设备及存储介质,其中,该方法包括:根据待处理图像中的多个矢量图斑确定最高网格层级和最低网格层级,按照最高网格层级对应第一图像网格数量划分待处理图像得到多个网格,根据最高网格层级下矢量图斑确定网格数据,以最高网格层级下的多个网格为起始,根据各网格的网格数据,逐层循环进行网格融合,直至得到最低网格层级下的多个网格,根据循环融合结果得到融合后图像。本申请通过对待处理图像划分为多个网格层级,并对多个网格层级中的网格数据分别同时进行网格融合,从而降低单次计算的工作量,使工作量远小于对整张待处理图像直接进行融合,避免处理整体图像时工作量过大导致系统崩溃等异常。
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公开(公告)号:CN111324443B
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202010145187.X
申请日:2020-03-04
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本申请提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质,所述方法包括:获取多个待处理的任务之间的任务执行关系;根据各个待处理的任务的划分方式,对相应的待处理任务进行划分,得到多个子任务,以利用所述多个子任务之间的关系对所述任务执行关系进行更新;基于更新后的任务执行关系,确定出待执行的任务;对所述待执行的任务进行处理,得到与所述待执行的任务对应的执行结果,以便于后期快速地对某个任务执行结果相关的子任务的确定,继而便于后期在需要重新获取该任务的执行结果时,仅需要执行与该任务相关的子任务,工作量小,且效率高。
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公开(公告)号:CN115601660A
公开(公告)日:2023-01-13
申请号:CN202211316028.7
申请日:2022-10-26
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司(CN)
IPC: G06V20/13 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于神经网络结构搜索的遥感影像变化检测方法,属于遥感解译技术领域。传统方法在变化检测模块的设计上过于依赖人工经验,且设计的模块深度与复杂度较低,无法提取高质量变化特征。本发明针对遥感影像变化检测任务设计了专用的搜索空间,利用结构搜索完成变化特征提取模块的自动设计。搜索空间有四条包含六个节点的链式路径,每两个节点之间有五种可采取的操作,这样的结构增加了模块结构的深度与复杂度,能够提取更加高质量的变化特征。本发明所提方法能够有效地提取前后影像图的变化特征,提升变化检测的模型的判别能力,具有重要的理论和实际应用价值。
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公开(公告)号:CN114529837A
公开(公告)日:2022-05-24
申请号:CN202210182903.0
申请日:2022-02-25
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司
IPC: G06V20/13 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06K9/62
Abstract: 本申请涉及图像处理的技术领域,公开了一种建筑物轮廓提取方法、系统、计算机设备及存储介质,所述建筑物轮廓提取方法包括:获取待处理影像并输入至预设的实例分割模型中,得到待处理影像中的建筑物掩膜与建筑边界框;根据所述建筑边界框获取目标建筑的影像块,将所述影像块与对应的建筑物掩膜输入图像分割模型,得到目标建筑的建筑物图斑,获取建筑物图斑的轮廓像素点位置;基于目标建筑的影像块检测目标建筑的主方向,基于所述主方向对目标建筑的建筑物图斑进行边界规则化处理,生成建筑物边界提取结果;本申请具有提高从遥感影像中提取建筑物的边界线的准确性的效果。
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公开(公告)号:CN113850759A
公开(公告)日:2021-12-28
申请号:CN202110994755.8
申请日:2021-08-27
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种特征点检测方法,包括接收需要进行特征点检测的待测影像数据;采用能够检测特定类型特征点的预设特征点检测模型对待测影像数据进行识别,得到含有若干候选特征点的候选特征点集合;采用预设角点检测算法对待测影像数据进行角点检测,得到含有若干角点的角点集合;将与角点集合中存在对应角点的候选特征点作为最终特征点,得到含有若干最终特征点的最终特征点集合。本发明满足了用户对于特定类型特征点的识别需求,又提高了整体特征点检测的精准度,整个特征点检测方法适用性较广。
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公开(公告)号:CN111667573B
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202010509557.3
申请日:2020-06-07
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司
IPC: G06T17/05
Abstract: 本申请提供一种地图切片的生成方法、装置存储介质及电子设备,切片的层级包括相邻的第一层级和第二层级,第一层级的待生成切片数量和第二层级的待生成切片数量为多个,且第一层级的待生成切片数量高于第二层级的待生成切片数量,方法包括:获取原始数据;根据原始数据,生成第一层级的切片;在确定第一层级已生成的切片中包括第二层级中任一待生成切片对应的所有目标切片时,根据目标切片,生成第二层级的切片,以实现对原始数据的切片,其中,第二层级的每个切片基于第一层级中一个或多个切片生成。这样的方式对内存的占用很小,并且,在制作地图切片时,切片数据无需经过反复的存取,能够有效提升地图切片的制作效率。
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公开(公告)号:CN116310576A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310312754.X
申请日:2023-03-27
Applicant: 广东南方数码科技股份有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/422 , G06V10/44
Abstract: 本发明提供了一种基于点云的目标对象提取方法、装置及电子设备,先对原始点云数据预处理,并对预处理后的点云数据进行地面剔除;再按照多个预设高度范围将剔除地面后的点云数据分成多个第一点云和多个第二点云,并将每个第一点云分层投影至XOY平面并进行点目标对象的局部点云提取;之后将每个局部点云及其周围预设范围内的点云投影至XOY平面并进行分类处理;之后将每个局部点云和多个第二点云中的对应目标点聚类成相应的整体点云,并将点的数量和/或高度范围满足第一预设条件的整体点云剔除。采用本发明可以缓解现有树木、路灯提取技术方案中存在的提取率偏低、耗时过长、普适性差、提取不够准确的问题。
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