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公开(公告)号：CN114385822A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011140133.0
申请日：2020-10-22
Applicant: 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 武汉大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/216 , G06T17/05 , G06V10/50
Abstract: 本发明公开了一种利用词袋模型的高分辨率DEM语义对象识别方法，属于地理空间数据处理技术领域，具体包括以下步骤：步骤1，地貌特征向量表达，步骤2，地貌词袋模型构建，步骤3，目标地貌语义映射，步骤4，地貌对象分类识别。本发明中，由高分辨率DEM数据集提取地貌变量生成地貌特征向量，然后利用外部开放数据源丰富地貌语义信息形成地貌词袋并生成地貌加权特征向量，其次形成目标地貌特征要素和词袋内高等级概念之间的映射，最后比对目标数据加权特征和训练数据加权特征实现地貌识别，通过集成地貌变量，基于区域的特征和高级地貌描述，实现自动地貌识别，显著提高派生地貌对象的识别精度及效率。
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公开(公告)号：CN112070366B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010840311.4
申请日：2020-08-19
Applicant: 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多源监测数据关联分析的区域滑坡风险定量测算方法，预测方法通过深入分析灾害区域多源监测数据，使用概率统计学方法结合信号处理技术对多模态滑坡监测数据中致灾因子表现的数据特征提取与分析，挖掘在时域上特征值之间的潜在、深层的时空关联并利用其特征组合约束滑坡隐患机理模式的判别进一步构建定量回归模型，研究模型驱动的区域滑坡隐患定量测算方法。有益效果为：有助于对区域多源监测数据的充分利用并且提高其在隐患风险分析中的参考性，避免由于不同场景表现的随机性和多样性导致的致灾因子提取与时空预测难以具备通用性等问题的出现，能够支持针对不同滑坡隐患场景的灾害隐患信息获取等相关灾害分析的任务中。
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公开(公告)号：CN111639196B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010493504.7
申请日：2020-06-03
Applicant: 核工业湖州勘测规划设计研究院股份有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种多层渐进增强的地灾知识图谱及其自动补全方法，包括基于多传感器观测数据融合增强的地灾场景要素提取，所述传感器将用于获得具有丰富时空信息的场景要素信息库，将用于生成具有实体节点及关系连接的场景多元组图模型；涉及利用图卷积神经网络的谱聚类算法思想构建关系权重约束的知识表征学习，利用大量多元组图模型训练加权聚类的知识表征学习算法用于知识图谱的补全，涉及面向存在缺失问题的地灾知识图谱的渐进自动补全。有益效果为：将图模型与图计算相结合，研究了地灾场景中数据的结构及知识的挖掘，实现了地灾知识图谱的自动补全，可为应用知识图谱的后续分析提供支撑。
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公开(公告)号：CN114463396B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202210012942.6
申请日：2022-01-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种利用平面形状和拓扑图投票的点云配准方法，包括如下步骤：步骤1，采用体素化点云平面分割算法将点云粗分割为平面基元，并使用RANSAC平面拟合方法计算准确的平面参数；步骤2，选取平面形状作为平面匹配的特征，并设计平面形状描述符进行同名平面匹配；步骤3，根据已匹配的同名平面位置和法向量夹角关系构建拓扑图，并基于一种同名平面边投票策略，将错误匹配的平面剔除；步骤4，选择最优几组同名平面计算两站点云的变换矩阵完成点云的配准。本发明设计出一种HIA‑TCD平面形状(56)对比文件王礼田;邵凤莹;萧宝瑾.基于双目视觉稀疏点云重建的输电线路弧垂测量方法.太原理工大学学报.2016,(第06期),第67-71+105页.Jiayuan Li 等.Robust point cloudregistration based on topological graphand Cauchy weighted lq-norm《.ISPRSJournal of Photogrammetry and RemoteSensing》.2020,第244-249页摘要和第3节.Ming Huang 等.“An Effcient EncodingVoxel-Based Segmentation(EVBS) AlgorithmBased on Fast Adjacent Voxel Search forPoint Cloud Plane Segmentation”《.RemoteSense》.2019,第3页第2节.
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公开(公告)号：CN114463521A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210012783.X
申请日：2022-01-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种面向空地影像数据融合的建筑目标点云快速生成方法，属于点云数据处理领域。本发明以城市场景中丰富的建筑平面特征为约束，研究并提出面向空地影像融合的高效可靠的密集匹配方法，引入边缘检测算子提升初始种子点数量、优化种子点分布，加入平面过滤方法滤除非平面种子点，并通过平面拟合纠正种子点的初始法方向，通过归一化互相关系数约束快速生成面片以提升建筑物平面区域密集点云生成效率，加速密集匹配过程提高空地影像数据融合的时间效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114463396A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210012942.6
申请日：2022-01-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开一种利用平面形状和拓扑图投票的点云配准方法，包括如下步骤：步骤1，采用体素化点云平面分割算法将点云粗分割为平面基元，并使用RANSAC平面拟合方法计算准确的平面参数；步骤2，选取平面形状作为平面匹配的特征，并设计平面形状描述符进行同名平面匹配；步骤3，根据已匹配的同名平面位置和法向量夹角关系构建拓扑图，并基于一种同名平面边投票策略，将错误匹配的平面剔除；步骤4，选择最优几组同名平面计算两站点云的变换矩阵完成点云的配准。本发明设计出一种HIA‑TCD平面形状描述符，该描述符顾及平面上的孔洞以及扫描过程中存在部分遮挡的现象，能够提高平面匹配的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114463521B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210012783.X
申请日：2022-01-07
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种面向空地影像数据融合的建筑目标点云快速生成方法，属于点云数据处理领域。本发明以城市场景中丰富的建筑平面特征为约束，研究并提出面向空地影像融合的高效可靠的密集匹配方法，引入边缘检测算子提升初始种子点数量、优化种子点分布，加入平面过滤方法滤除非平面种子点，并通过平面拟合纠正种子点的初始法方向，通过归一化互相关系数约束快速生成面片以提升建筑物平面区域密集点云生成效率，加速密集匹配过程提高空地影像数据融合的时间效率。
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公开(公告)号：CN116563683A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310389737.6
申请日：2023-04-12
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/82 , G06V20/17 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V10/80 , G06V10/764
Abstract: 本发明提出了一种基于卷积神经网络和多层感知机的遥感影像场景分类方法。通过在线地图服务或利用无人机等设备实地拍摄一块区域的遥感影像构建训练集和测试集，使用先进的数据增强方法对训练集进行扩充用以提升模型的泛化性能，形成最终的输入张量。使用卷积神经网络和多层感知机提取影像的局部特征和全局特征，通过设置不同大小的卷积核，得到多尺度信息，将这些多尺度信息相加之后，使用全连接神经网络进行分类。本发明从遥感影像的基本特点出发，充分考虑了遥感影像的特点从而设计了针对这些特点的网络结构，通过卷积神经网络和多层感知机协同提取特征，并使用全连接神经网络进行场景分类。
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